Top-p Sampling，也称为 nucleus sampling，是一种生成文本的采样方法，可以用来控制生成文本的多样性。它在生成每个单词时，不像常规的贪心算法一样选择概率最高的单词，而是考虑概率累积和达到一定阈值时，只从概率分布的一部分中进行采样。

具体来说，Top-p Sampling 首先将概率分布按照概率从大到小排序，并计算概率的累积分布。然后根据一个预先设定的概率阈值 p，选择使得概率累积和达到 p 时最少的单词集合，再从这个单词集合中随机采样一个单词作为生成结果。这样做可以保证生成结果的多样性，同时避免生成不合理或低概率的单词。

Top-p Sampling 可以通过调节概率阈值 p 来控制生成结果的多样性。当 p 较大时，选择的单词集合较大，生成结果较多样化；当 p 较小时，选择的单词集合较小，生成结果较精确，但可能较为保守。 Top-p Sampling 可以很好地应用于对话生成、机器翻译等任务中，可以生成更自然、流畅、多样化的文本。