定義
Top-p（核サンプリング）とは、AIが次の単語を選ぶ際に「累積確率がp以下の上位候補だけ」に絞って確率サンプリングする手法のこと。
Top-p (核サンプリング)とは（詳しく解説）
Top-pは「nucleus sampling（核サンプリング）」とも呼ばれ、LLMのテキスト生成における出力の多様性と品質を制御するパラメータだ。0〜1の値をとり、p=1.0では全トークンが候補になり最大限ランダム、p=0.1では確率上位10%のみに絞られ保守的な出力になる。 Temperatureと混同されやすいが役割が異なる。Temperatureは確率分布全体のシャープさを変えるのに対し、Top-pは候補集合そのものを動的に絞る。2026年の実運用では「Temperature=0.7、Top-p=0.9」という組み合わせがチャットbot系の現場定番だが、コード生成では「Temperature=0.2、Top-p=0.95」と安定寄りにするのが相場感だ。 AI PICKSでの調査では、両パラメータを同時に動かすと効果が重複して予測困難になるという落とし穴が多数報告されている。OpenAI公式ドキュメントも「どちらか一方を変えることを推奨」と明記しており、現場では「Top-pを0.9固定でTemperatureだけ触る」運用が増えている。APIコストへの影響は直接ないが、Top-pを低くすると出力が短縮・収束しやすくなり、間接的にトークン消費を抑制できるケースもある。
この解説の引用について
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出典: AI PICKS AI用語辞典「Top-p (核サンプリング)とは」 https://aipicks.jp/glossary/top-p
Top-p (核サンプリング)の使用例
- 創作文章を書かせる場合はTop-p=0.95・Temperature=0.9で多様性を確保し、法律文書の要約はTop-p=0.5・Temperature=0.1で保守的に絞るのが現場の定石。
- OpenAI APIでTop-pを0.1に下げると毎回ほぼ同じ出力になるため、再現性テストや自動評価パイプラインでの活用に適している。
