什么是Nucleus Sampling（Top-p Sampling）？

Nucleus Sampling（核心采样），也称为Top-p Sampling（前p采样），是一种在自然语言生成模型中用于从词汇概率分布中采样输出的技术。它通过设定一个概率阈值p（例如0.9），仅考虑累积概率达到p的最小词汇集合（称为nucleus），然后从这个集合中均匀采样词汇，从而避免选择极低概率的选项，生成更连贯、多样且自然的文本。相比top-k采样，这种方法更具适应性，能根据上下文动态调整候选集大小，有效提升生成质量。

在AI产品开发中，Nucleus Sampling被广泛应用于聊天机器人、内容创作工具等场景，以优化用户体验。例如，在OpenAI的GPT系列模型中，它帮助减少文本重复和逻辑错误，使对话更流畅自然，提升产品的互动性和可信度。延伸阅读推荐：Ari Holtzman等人于2020年在ICLR发表的论文「The Curious Case of Neural Text Degeneration」，该论文首次系统阐述了这一方法。