大規模言語モデル（LLM）のテキスト生成において、サンプリング戦略は出力の自然さと創造性を左右する重要な要素です。Top-K、Top-P、Temperatureの3つの手法は、モデルが次に生成する単語をどう選ぶかを制御するための基本的なツールです。これらは単に最も確率の高い単語を選ぶのではなく、適度なランダム性を導入することで、人間らしい表現を実現します。 Top-Kサンプリング これは、選択肢を固定数に制限する方法です。たとえば、5つの最も確率の高い単語だけを候補にし、その中からランダムに選ぶという仕組みです。k=5の場合、モデルはすべての可能性を評価した上で、上位5語に絞り、その中から1語を選びます。この方法は選択肢の多様性を制御し、過度な予測に陥るのを防ぎます。ただし、kの値が小さすぎると創造性が低下し、大きすぎると予測の質が乱れるリスクがあります。 Top-P（ヌル・パラメータ）サンプリング Top-Kとは異なり、固定数ではなく、累積確率の閾値（例：P=0.9）に基づいて候補を動的に選定します。つまり、確率の高い単語を順に足していき、合計確率が0.9に達するまでの単語だけを対象とします。これにより、候補数は文脈によって変動し、より柔軟な生成が可能になります。特に長文や多様な語彙を要する文脈で有効です。 Temperature（温度） これは生成の「ランダム性」を調整するパラメータです。温度が低い（例：0.1）と、確率の高い単語が強く選ばれ、出力は一貫性と予測性が高まります。一方、温度が高い（例：1.0以上）と、確率の低い単語も選ばれやすくなり、創造性や多様性が増しますが、文の整合性が損なわれるリスクがあります。 これらの手法は、開発者が「自然さ」と「制御性」のバランスを調整するために不可欠です。たとえば、要約作成では低温度とTop-Kを組み合わせて正確性を高め、物語生成では高温度とTop-Pを活用してユニークな表現を引き出します。実際の応用では、これらのパラメータを組み合わせて最適な出力を得ることが一般的です。