Top-p (Nucleus Sampling)
A sampling strategy that keeps only the smallest set of next-token candidates whose cumulative probability passes a threshold p, then samples from that set. Top-p adapts to the model's confidence: when the model is sure the set is small, when it is unsure the set is larger. Compares to top-k, which fixes the candidate count.
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