# Top-P Örneklemesi (Top-P Sampling)

## 🎯 TL;DR
Top-P örneklemesi, dil modellerinde metin üretmek için kullanılan bir tekniktir. Belirli bir eşik değerini (P) aşan kümülatif olasılığa sahip en küçük kelime kümesine odaklanır. Bu yöntem, üretilen metnin yaratıcılığı ile tutarlılığı arasında dinamik bir denge sağlar.

## 📚 Anahtar Kavramlar
- **Top-P Sampling / Nucleus Sampling** → Top-P Örneklemesi / Çekirdek Örneklemesi (Dil modellerinde metin üretmek için kullanılan bir örnekleme tekniği.)
- **Language Models** → Dil Modelleri (İnsan dilini anlayan ve üreten yapay zeka modelleri.)
- **Cumulative Probability** → Kümülatif Olasılık (Bir dizi olayın olasılıklarının toplamı.)
- **Threshold** → Eşik Değeri (Belirli bir koşulun karşılanıp karşılanmadığını belirleyen sınır değer.)
- **Probability Distribution** → Olasılık Dağılımı (Bir olayın farklı sonuçlarının olasılıklarını gösteren matematiksel fonksiyon.)
- **Coherence** → Tutarlılık (Üretilen metnin mantıksal olarak birbiriyle bağlantılı ve anlaşılır olması.)
- **Creativity** → Yaratıcılık (Modelin özgün ve çeşitli çıktılar üretebilme yeteneği.)

## 🔍 Detay (Orijinal İngilizce)
Top-P sampling, also known as nucleus sampling, is a technique used in language models to generate text. Instead of considering all possible next words, it focuses on the smallest set of words whose cumulative probability exceeds a threshold 'P'. Unlike Top-K's fixed number, Top-P dynamically adjusts based on the probability distribution. Low values (0.1-0.5) produce focused outputs, medium (0.6-0.9) balance creativity and coherence, and high (0.9-0.99) enable creative diversity.

## 🔗 Daha Detay İstersen
roadmap.sh ekibinin seçtiği kaynaklar:
- 📖 [Top-P Sampling: What Is It and Why Does It Matter?](https://www.dataannotation.tech/blog/top-p-sampling) — Top-P örneklemesinin ne olduğunu ve neden önemli olduğunu açıklayan bir makale.
- 🎥 [What are the LLM’s Top-P + Top-K ?](https://www.youtube.com/watch?v=aDmp2Uim0zQ) — Büyük Dil Modellerindeki Top-P ve Top-K örneklemesini anlatan bir video.