Min-p サンプリング（ミンピーサンプリング）

Min-p サンプリングとは

Min-p サンプリング（Minimum Probability Sampling）は、2024年にNguyen et al.が提案したLLMテキスト生成のためのデコーディング手法である。Top-p（Nucleus Sampling）の課題を解決する設計で、2024年中にllama.cpp・Ollama・KoboldCpp等のローカルLLMフレームワークに実装された。

Top-pの問題点

Top-p（Nucleus Sampling）は確率の累積がp_threshold（例0.9）に達するまでのトークンに絞るが、この固定しきい値に問題がある：高確信度文脈で過剰にトークンが残り、低確信度文脈で適切な候補が切り捨てられる。文脈適応性がない根本的な限界。

Min-pの仕組み

Min-pは最高確率トークン（p_max）を動的な基準点として使う：

min_threshold = min_p × p_max
候補トークン = {token | P(token) >= min_threshold}

高確信度文脈（p_max高い）: しきい値が高くなり、ノイズトークンが排除される 低確信度文脈（p_max低い）: しきい値が低くなり、多様なトークンが候補として残る

この自己適応性がMin-pの核心。

Top-p・Top-kとの比較

Top-k（固定件数・文脈適応なし）、Top-p（固定累積確率・文脈適応なし）、Min-p（p_max×係数の動的しきい値・文脈適応あり）。

実装パラメータ

推奨値: min_p = 0.05〜0.1（llama.cpp推奨）。0.05がバランスの取れた品質・多様性。llama.cppでは--min-p 0.05フラグで指定。

2025年の採用状況

Ollamaのデフォルトサンプリング設定にMin-pが採用。ローカルLLMユーザーコミュニティ（r/LocalLLaMA等）でTop-pの代替として広く普及。Anthropic・OpenAIのAPIへの公式採用は未定（2025年時点）。