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Top-k

Il top-k è una tecnica di campionamento che restringe le opzioni del modello ai k token più probabili, scartando tutti gli altri prima di pescare. Se k vale 40, il modello considera solo le 40 parole candidate con la probabilità più alta e ignora il resto del vocabolario, per quanto vasto. È come un buttafuori che lascia entrare in un locale solo i primi 40 in lista e chiude la porta agli altri, indipendentemente da quanto siano vicini. A differenza del top-p, il numero di candidati è fisso: sempre 40, sia che il modello sia sicurissimo sia che sia molto incerto. Questo lo rende semplice ma rigido.

Definizione

Il top-k conta perché è un modo diretto per evitare che il modello scelga parole assurde a bassissima probabilità. Il limite è la rigidità: quando poche opzioni dominano, 40 candidati sono troppi; quando molte sono valide, sono troppo pochi.

Termini correlati

• Campionamento
• Top-p (nucleus sampling)
• Temperature
• Decodifica greedy
• Token

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

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