大型语言模型（LLM）可能不可靠，即使99%的服从率在处理数百万次调用时也会导致重大的生产问题。像提示工程和重试循环这样的标准方法可以改进输出，但不能保证正确性。文章介绍了logit掩码作为一种技术，通过在softmax函数之前将禁止token的logit分数设置为负无穷大，从而强制严格遵守期望的输出来防止其被选中。 AI
影响 Logit掩码提供了一种保证LLM输出正确性的方法，这对于依赖结构化数据的生产系统至关重要。
排序理由 文章描述了一种提高LLM输出可靠性的技术方法，它是一种工具或技术，而不是一个新的模型发布或研究论文。
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