[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-top-p::ru":3,"gloss-cluster-top-p::ru":20,"gloss-next-top-p::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"top-p","core-ai","Top-p (нуклеус-сэмплирование)","Top-p сэмплирование, также называемое нуклеус-сэмплированием (nucleus sampling), — это альтернатива (или дополнение) температуре для контроля того, как LLM выбирает следующий токен во время генерации. Вместо масштабирования всего распределения вероятностей, как это делает температура, top-p работает так: ранжирует все возможные следующие токены по вероятности, затем оставляет только наименьший набор («ядро», nucleus), чья совокупная вероятность достигает как минимум p, и сэмплирует только из этого ограниченного набора — каждый токен вне ядра полностью исключается, независимо от того, насколько низкая температура иначе позволила бы ему проскочить. Top-p равный 1.0 учитывает весь словарь (без ограничений); top-p равный 0.1 ограничивает модель лишь крошечной горсткой токенов, которые вместе составляют 90% «очевидной» вероятностной массы, давая очень безопасный, предсказуемый вывод; распространённое значение по умолчанию вроде 0.9-0.95 исключает лишь длинный хвост крайне маловероятных токенов, всё ещё допуская значимое разнообразие. Это важно для разработчиков, потому что top-p динамически адаптируется к уверенности модели так, как не может фиксированная температура: когда модель очень уверена (один токен доминирует в распределении, как при завершении «Столица Франции — ___»), ядро мало даже при высоком p, поэтому вывод остаётся точным; когда модель не уверена (много правдоподобных следующих слов, например при продолжении творческой истории), ядро больше, что допускает больше разнообразия именно там, где разнообразие уместно. Конкретный пример: генерация вариантов описания товара с top-p=0.9 для инструмента e-commerce SaaS позволяет модели избегать одной и той же самой шаблонной формулировки каждый раз («Этот товар отличный и полезный»), при этом всё ещё исключая по-настоящему странные или не по теме завершения — баланс, которого одна лишь высокая плоская температура может не обеспечить. Большинство поставщиков API (OpenAI, Anthropic) рекомендуют настраивать либо температуру, либо top-p, но не накладывать агрессивные изменения на оба параметра сразу, поскольку их эффекты комбинируются способами, которые трудно предсказать — и для большинства продакшн-кейсов SaaS оставить top-p на значении по умолчанию и настраивать только температуру — более простой, более предсказуемый подход. На практике большинство разработчиков оставляют top-p на значении поставщика по умолчанию (обычно 0.9-1.0) и используют температуру как основной рычаг настройки, поскольку эффект top-p более тонкий и его сложнее оценить в изоляции — оставляя явную настройку top-p для случаев, когда одной температуры недостаточно для нужного баланса, например для функции творческого письма, которой нужно больше лексического разнообразия без потери связности, где умеренный top-p в сочетании с умеренной температурой часто превосходит выталкивание любого из параметров в крайность по отдельности.","Top-p (нуклеус-сэмплирование) ограничивает LLM наименьшим набором самых вероятных токенов, управляя разнообразием вывода.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"inference","Инференс",{"slug":15,"name":16},"prompt","Промпт",{"slug":18,"name":19},"temperature","Температура (Temperature)",[21,25,29,33,36,39,42,45,48,51,54,57],{"slug":22,"category":5,"name":23,"updated_at":24},"agentic","Агентный AI (Agentic AI)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":26,"category":5,"name":27,"updated_at":28},"alignment-tax","Налог на выравнивание (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":30,"category":5,"name":31,"updated_at":32},"artificial-intelligence","Искусственный интеллект (ИИ)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":34,"category":5,"name":35,"updated_at":24},"attention","Внимание (Attention)",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":32},"beam-search","Лучевой поиск",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":28},"benchmark-contamination","Загрязнение бенчмарка (Benchmark Contamination)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":28},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":32},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":28},"constitutional-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":24},"context-window","Контекстное окно",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":32},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":24},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)"]