Amostragem min-p
Um método de amostragem cujo limiar é relativo ao token mais provável, e não absoluto. Quando o modelo está confiante, o conjunto é estreito; quando está incerto, ele se abre automaticamente.
A regra é simples: multiplique a probabilidade do melhor token por um fator, geralmente 0,05, e descarte tudo que ficar abaixo. Se a primeira opção tem 90 % de probabilidade, o corte é de 4,5 % e sobra quase só ela; se a distribuição é plana e o topo está em 3 %, o corte é de 0,15 % e centenas de alternativas sobrevivem. É o oposto do top-p, que sempre remove a mesma massa de probabilidade, seja qual for o formato da distribuição, e por isso ou sufoca trechos criativos ou deixa passar puro absurdo depois de um token incerto. O método foi proposto pela comunidade de modelos locais em 2023 e hoje vem na maioria dos motores de inferência.