Top-k Sampling
Top-k Sampling, yapay zekâ modellerinin bir sonraki kelime/tokenı üretirken yalnızca olasılığı en yüksek olan belirli sayıdaki (k) tokenı aday olarak tutmasını sağlayan örnekleme yöntemidir. Temel mantığı oldukça basittir: Model önce olası bütün sonraki tokenlara bir olasılık verir. Ardından bunları en yüksek olasılıktan en düşüğe sıralar ve yalnızca ilk k seçenek arasından örnekleme yapar.
Kısaca: Top-k = “Model kaç yüksek olasılıklı seçeneği dikkate alsın?”
Basit Bir Örnek
Modelin şu cümleyi tamamladığını düşünelim: “Yapay zekâ gelecekte eğitim sistemini…” Olası devamlar şöyle olsun:
| Token | Olasılık |
| değiştirebilir | %35 |
| dönüştürebilir | %25 |
| geliştirebilir | %15 |
| etkileyebilir | %10 |
| destekleyebilir | %7 |
| yeniden | %4 |
| tamamen | %2 |
| beklenmedik | %2 |
Eğer: Top-k = 3 olarak ayarlanırsa yalnızca en yüksek olasılığa sahip üç seçenek aday havuzunda kalır: değiştirebilir, dönüştürebilir, geliştirebilir
Diğer seçenekler o üretim adımında seçim dışı bırakılır. Model daha sonra bu üç aday arasından olasılıklarına göre örnekleme yapar.
k Değeri Düştükçe Ne Olur?
k küçüldükçe modelin seçim alanı daralır.
Örneğin: Top-k = 1 yalnızca en yüksek olasılıklı tokenın seçilmesine izin verir.
Bu nedenle çıktı daha: öngörülebilir, muhafazakâr, istikrarlı olma eğilimindedir.
Fakat bunun bir bedeli vardır. Çok düşük k değerleri metnin fazla mekanik, tekrarlı veya sıradan hâle gelmesine yol açabilir.
k Değeri Yükseldikçe Ne Olur?
Daha fazla token seçim havuzuna girer.
Örneğin: Top-k = 50 modelin en yüksek olasılığa sahip 50 token arasından seçim yapmasına izin verir.
Bu durum daha: çeşitli, esnek, beklenmedik çıktıların ortaya çıkmasına olanak sağlayabilir.
Ancak çok geniş seçim havuzları düşük olasılıklı ve bağlama daha az uygun seçeneklerin de değerlendirilmesine yol açabilir.
Top-k = 1 Ne Anlama Gelir?
Özel bir durumdur.
Model her adımda yalnızca en yüksek olasılıklı tokenı seçer. Bu yaklaşım genellikle greedy decoding olarak adlandırılır.
Ancak: Top-k = 1 → Her zaman en doğru cevap anlamına gelmez. Model yanlış bir tokena en yüksek olasılığı vermişse sistem yine yanlış çıktıyı seçebilir.
Top-k ile Top-p Arasındaki Fark Nedir?
İki yöntem arasındaki en önemli fark seçim havuzunun nasıl oluşturulduğudur.
Top-k sabit sayı kullanır. Örneğin: “Her adımda en olası 20 token arasından seç.”
Top-p ise olasılık eşiği kullanır. Örneğin: “Toplam olasılığı %90’a ulaşan en küçük token grubundan seç.”
Dolayısıyla:
Top-k = Sabit büyüklükte aday havuzu
Top-p = Dinamik büyüklükte aday havuzu
Bu önemli bir ayrımdır.
Bir üretim adımında ilk üç token toplam olasılığın %90’ını oluşturabilirken başka bir adımda aynı eşiğe ulaşmak için 30 token gerekebilir.
Top-p buna uyum sağlar; Top-k ise k değeri değişmediği sürece aynı sayıda adayı dikkate alır.
Temperature, Top-p ve Top-k Arasındaki Fark
Üç kavram sıklıkla karıştırılır:
| Parametre | Temel işlev |
| Temperature | Olasılık dağılımının ne kadar keskin veya yaygın olduğunu etkiler |
| Top-p | Toplam olasılığı belirli eşiğe ulaşan dinamik token grubunu seçer |
| Top-k | En olası sabit sayıdaki tokenı aday olarak tutar |
Basitleştirirsek:
Temperature: “Seçimler ne kadar cesur/çeşitli olsun?”
Top-p: “Olasılık kütlesinin ne kadarı seçim alanına girsin?”
Top-k: “En fazla kaç yüksek olasılıklı seçenek seçim alanına girsin?”
Top-k Ne Zaman Kullanılabilir?
Daha kontrollü üretim gereken: standart metin üretimi, belirli biçimde cevap oluşturma, bazı kod üretim görevleri gibi durumlarda daha düşük k değerleri düşünülebilir.
Daha çeşitli üretim gereken: hikâye yazma, slogan üretme, yaratıcı fikir geliştirme, alternatif senaryo oluşturma gibi görevlerde daha geniş bir aday havuzu yararlı olabilir.
Ancak ideal k değeri modele ve göreve bağlıdır; her model için geçerli tek bir “en iyi Top-k” değeri yoktur.
Akademik Kullanım Açısından Önemli Bir Uyarı
Top-k doğrudan bir bilimsel doğruluk parametresi değildir.
Örneğin: “Bu makalenin örneklem büyüklüğünü söyle.” sorusunda Top-k değerini düşürmek, modelin doğru sayıyı vereceğini garanti etmez. Benzer biçimde yüksek Top-k değeri de otomatik olarak yanlış bilgi üretileceği anlamına gelmez.
Bilimsel doğruluk için esas olan: güvenilir kaynak + açık görev tanımı + kaynakla karşılaştırma + doğrulama sürecidir.
Top-k ve Top-p Birlikte Kullanılabilir mi?
Evet. Bazı model ve API’lerde birden fazla sampling yöntemi birlikte uygulanabilir.
Örneğin sistem önce:
Top-k = 50 ile adayları en olası 50 tokenla sınırlandırabilir; ardından bu küme içerisinde:
Top-p = 0.90 eşiğini uygulayabilir.
Ancak her yapay zekâ sistemi bu parametreleri kullanıcıya açmaz. Kullanılabilir parametreler modele ve hizmet sağlayıcısına göre değişir.
En Kısa Tanımı
Top-k Sampling = Modelin bir sonraki tokenı üretirken yalnızca olasılığı en yüksek k adet tokenı aday havuzunda tutup bu seçenekler arasından örnekleme yapmasıdır.
Özet formül:
Düşük k → Daha dar seçim alanı → Daha kontrollü çıktı
Yüksek k → Daha geniş seçim alanı → Daha çeşitli çıktı
Ve Top-p ile temel fark:
Top-k aday sayısını sabitler; Top-p adayların toplam olasılık eşiğini sabitler.
📚 Kaynakça ve Bu Maddeye Atıf
APA Formatı: YZ Hocası. (2026). Top-k Sampling. YZ Hocası Ansiklopedisi. Erişim adresi: https://yzhocasi.com/top-k-sampling-2/
BibTeX: @misc{yzhocasi_1575, title={Top-k Sampling}, url={https://yzhocasi.com/top-k-sampling-2/}, journal={YZ Hocası Ansiklopedisi}, year={2026}}