Top-k sampling — стохастическая стратегия генерации, которая ограничивает выбор следующего токена k-самыми вероятными вариантами.
Определение
Top-k sampling — метод стохастической генерации, при котором модель выбирает следующий токен не из всего словаря, а только из k наиболее вероятных кандидатов. После ранжирования распределения вероятностей по токенам сохраняются k лучших, остальные обнуляются, и нормализованное распределение используется для случайного выбора следующего токена.
Такой подход уменьшает шум, который возникает при свободной выборке по всему словарю, и сохраняет элементы случайности, недоступные в детерминированных методах вроде greedy decoding.
Как работает
Алгоритм формирует вероятность выбора следующего токена в два этапа:
- Шаг 1: сортировка распределения — вывод модели ранжируется по вероятности.
- Шаг 2: обрезка — сохраняются только top-k токенов, остальные получают вероятность 0.
- Шаг 3: нормализация — вероятности k токенов приводятся к сумме 1.
- Шаг 4: sampling — случайный выбор токена согласно обновлённому распределению.
В отличие от детерминированных декодеров, top-k позволяет сохранять вариативность и создавать менее шаблонные ответы.
Где применяется
- Генерация диалогов и творческих текстов.
- Генеративное письмо и креативные задачи.
- LLM-модели, где важен баланс между качеством и разнообразием.
- Расширение вариантов ответов в рекомендательных системах.
- Мультимодальные модели (подписи к изображениям, расшифровки аудио).
Практические примеры использования
В диалоговых моделях top-k помогает избежать слишком предсказуемых, повторяющихся ответов. Например, при k = 50 модель сохраняет широкий набор возможных продолжений, но исключает маловероятный шум, который ухудшает связность текста.
В генерации художественного текста метод позволяет менять степень творческой свободы: низкое k делает текст точнее и формальнее, высокое — разнообразнее и менее строгим.
В мультимодальных системах top-k помогает при генерации подписей к изображениям: модель избегает редких, неверных токенов, сохраняя варианты, которые статистически подтверждаются обучением.
Настройки и влияние параметров
Значение k определяет стиль генерации:
- k = 1 — эквивалент greedy decoding, минимальная вариативность.
- 5 ≤ k ≤ 40 — контролируемая случайность, оптимально для диалогов.
- k ≥ 100 — высокая вариативность, больше рисков нелогичных продолжений.
В комбинации с температурой top-k образует управляемый метод стохастической генерации:
- высокая температура → более равномерное распределение внутри top-k;
- низкая температура → даже в top-k распределение становится более «жадным».
Отличие от других методов выборки
- Top-p sampling — ограничивает не количество токенов, а суммарную вероятность.
- Temperature — трансформирует распределение, но не обрезает его.
- Greedy decoding — полностью детерминирован, не использует sampling.
- Beam search — пытается максимизировать правдоподобие, а не разнообразие.
Top-k часто применяют совместно с top-p для более гибкого контроля качества.
Преимущества и ограничения
- Плюс: убирает маловероятный шум из распределения.
- Плюс: увеличивает разнообразие ответов по сравнению с детерминированными методами.
- Плюс: легко настраивается под стиль генерации.
- Плюс: хорошо работает в диалоговых и творческих задачах.
- Минус: при слишком низком k ответы становятся однообразные.
- Минус: при слишком высоком k растёт риск нелогичных продолжений.
- Минус: требует дополнительного тюнинга в сочетании с температурой.
- Минус: не гарантирует оптимальное правдоподобие, в отличие от beam search.
Связанные термины
- Top-p sampling
- Temperature
- Beam search
- Greedy decoding
- Autoregressive decoding
- Sampling
- Reranking