Чем top-k отличается от top-p (nucleus) сэмплирования?

Top-k и top-p (nucleus) — это методы сэмплирования из распределения вероятностей, часто используемые для генерации текста в языковых моделях.

• Top-k сэмплирование выбирает из k наиболее вероятных токенов. Из всего словаря берутся только k токенов с наибольшей вероятностью, и сэмплирование происходит только среди них. Это ограничивает выбор и предотвращает выбор редких токенов.

• Top-p (nucleus) сэмплирование выбирает минимальное множество токенов, сумма вероятностей которых превышает порог p (например, 0.9). Таким образом, количество токенов для сэмплирования динамическое и зависит от распределения вероятностей. Это позволяет гибко учитывать более вероятные токены, но не фиксированное число.

Пример:

• При top-k=5 всегда выбираются 5 самых вероятных токенов.
• При top-p=0.9 выбирается минимальный набор токенов, суммарная вероятность которых ≥ 0.9, что может быть 3, а может и 10 токенов.

Таким образом, top-k фиксирует количество кандидатов, а top-p — порог вероятности для выбора кандидатов.