解説

Top-p（核サンプリング）は確率の高いトークンを上位から積み上げ、累積確率がp（例：0.9）に達した時点の候補セットからランダムに選択する。候補数が文脈によって動的に変わる点が特徴。p=1.0で全トークンが対象になり多様性が最大化される。 選択肢Aはmax_tokens（最大出力トークン数）パラメータの説明です。出力テキストの長さを制限するパラメータであり、サンプリング手法であるTop-pとは役割が全く異なります。 選択肢Cはtemperature（温度）パラメータの説明です。確率分布全体をスケーリングして出力のランダム性・多様性を制御しますが、Top-pは累積確率で候補セットを動的に絞り込む手法であり仕組みが異なります。 選択肢Dはモデル学習時に使用されるドロップアウト率（Dropout Rate）の説明です。ドロップアウトは学習時の正則化手法であり、推論（Inference）時には適用されません。Amazon Bedrockの推論APIパラメータとは無関係です。