Top-pサンプリング

Outcome：Complete the task with Top-pサンプリング (Top-p Sampling)。 User context：次のトークンの確率は合計で1.0になり、エンジニアがtop-pを0.9に設定します。0.9に達する最小のグループだけが選択可能です。top-kとは異なり、このグループには固定のトークン数はありません。 AI method or concept：Top-pサンプリング (Top-p Sampling)。 Why it fits：累積の確率が次のトークンの可能性に対して変化する制限を設定する場合、この用語を使用します。 Do not use it when：トップpを、回答全体の品質スコアや信頼限度と呼ばないでください。 AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary)：その情報源にとって公式です。他のプラットフォームやチームはその用語を別の方法で使用する場合があります。 Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.