核サンプリングは、生成されるテキストの多様性を制御するために自然言語処理で使用されるテクニックである。ある確率のしきい値（「核」とも呼ばれる）が与えられたときに、最も可能性の高いトークン以外をフィルタリングすることで機能する。以下はPythonでの核サンプリングの実装です：

```
import numpy as np

def nucleus_sampling(logits, p=0.9)：
    """
    生成されるテキストの多様性を制御するために自然言語処理で使用される手法である核サンプリングを実装します。
    
    引数
    - logits: 次のトークンの予測ロジットの配列
    - p: "核 "とも呼ばれる確率の閾値で、ありそうもないトークンをフィルタリングするために使用する。
    
    戻り値
    - フィルタリングされたトークンの集合からサンプリングされた、最も可能性の高いトークンのインデックス
    """
    sorted_logits = np.sort(logits)
    cumulative_probs = np.cumsum(np.exp(sorted_logits))/ np.sum(np.exp(sorted_logits))
    threshold_index = np.searchsorted(cumulative_probs, p)
    threshold_logits = sorted_logits[threshold_index].
    filtered_logits = np.where(logits >= threshold_logits, logits, -1e32)
    filtered_probs = np.exp(filtered_logits) / np.sum(np.exp(filtered_logits))

    return np.random.choice(np.arange(len(logits)), p=filtered_probs)
```

この関数を使用すると、現在のコンテキストを与えられた次のトークンの予測を繰り返し行い、核サンプリング関数を使用してフィルタリングされたトークンの集合からサンプリングしてテキストを生成することができます。
Nucleus sampling is a technique used in natural language processing to control the diversity of generated text. It works by filtering out all but the most likely tokens given a certain probability threshold, also known as the "nucleus". Here's an implementation of nucleus sampling in Python:

import numpy as np

def nucleus_sampling(logits, p=0.9):
    """
    Implements nucleus sampling, a technique used in natural language processing to control the diversity of generated text.
    
    Args:
    - logits: an array of predicted logits for the next token
    - p: the probability threshold, also known as the "nucleus", to use for filtering out unlikely tokens
    
    Returns:
    - the index of the most likely token, sampled from the filtered set of tokens
    """
    sorted_logits = np.sort(logits)
    cumulative_probs = np.cumsum(np.exp(sorted_logits)) / np.sum(np.exp(sorted_logits))
    threshold_index = np.searchsorted(cumulative_probs, p)
    threshold_logits = sorted_logits[threshold_index]
    filtered_logits = np.where(logits >= threshold_logits, logits, -1e32)
    filtered_probs = np.exp(filtered_logits) / np.sum(np.exp(filtered_logits))

    return np.random.choice(np.arange(len(logits)), p=filtered_probs)


You can use this function to generate text by repeatedly making predictions for the next token given the current context and sampling from the filtered set of tokens using the nucleus sampling function.