Top-p

Après avoir noté son vocabulaire, un modèle détient une probabilité pour chaque jeton possible. Top-p les trie du plus au moins probable, les additionne depuis le haut jusqu’à ce que le total atteigne p, et écarte tout ce qui se trouve sous cette ligne. Les jetons restants sont remis à l’échelle pour que leurs probabilités fassent un, et le tirage se fait parmi eux. La taille du groupe n’est pas fixe : quand le modèle est sûr de lui, un seul jeton peut déjà dépasser le seuil ; quand beaucoup de suites sont plausibles, le groupe en compte des dizaines. Ce comportement adaptatif explique le succès de top-p face à top-k, une coupe plus simple qui garde toujours le même nombre de candidats, quelle que soit la situation.

Imagine une carte de restaurant qui ne liste que les plats les plus commandés, jusqu’à couvrir neuf commandes sur dix. Un soir calme avec un favori net, la carte est courte ; un soir de rush aux goûts variés, elle est longue. Un top-p de 1 garde tous les jetons et ne change donc rien, tandis qu’une valeur proche de 0,1 ne garde presque que le meilleur choix et rend la sortie quasi déterministe. Pour la conversation et l’écriture, on prend d’ordinaire entre 0,8 et 1 ; baisser le chiffre élimine les mots rares et bizarres qui font parfois dériver un texte.

Top-p agit à la même étape que la température, et les deux interagissent. La température remodèle d’abord les probabilités, puis top-p coupe la queue de la distribution ainsi remodelée. La plupart des guides conseillent donc de modifier l’un et de laisser l’autre à sa valeur par défaut, pour savoir lequel a causé une différence. Aucun des deux réglages ne rend une réponse plus vraie : ils règlent seulement l’audace du vocabulaire. Certains modèles de raisonnement figent ces paramètres ou les ignorent, et les fournisseurs n’exposent pas tous les mêmes contrôles : la documentation du modèle a le dernier mot.

Sur NeverNo, l’API accepte top_p dans une requête de discussion, à côté de temperature, stop et seed. Ces paramètres sont transmis aux modèles qui les acceptent et omis pour les autres, et la liste des modèles indique ceux que chacun prend en charge : vérifie-la avant de compter sur l’un d’eux. Qwen 3.5 35B, un modèle privé et gratuit d’Alibaba qui lit les images et te laisse choisir s’il raisonne, est l’un des modèles ouverts du catalogue.

La page sur le chat IA sans censure montre comment NeverNo répond franchement tout en gardant ton historique dans ton navigateur. Les réglages d’échantillonnage changent le style d’une réponse, jamais les limites fermes : rien qui implique des mineurs, rien sur des personnes réelles sans leur consentement, aucune aide réelle pour nuire gravement à autrui.