两篇新的研究论文提出了改进大型语言模型 (LLM) 解码效率和准确性的新颖方法。第一种方法，Draft-Conditioned Constrained Decoding (DCCD)，通过将语义规划与结构强制执行分离，解决了生成 JSON 或 API 调用等结构化输出的挑战，从而在严格的结构化准确性方面取得了显著改进。第二种方法，Depth Exploration Decoding (DEX)，通过并行探索多个中间层深度来优化自回归解码过程，旨在在保持与标准解码无损输出等效性的同时减少计算量。 AI
影响 这些解码技术可能导致 LLM 生成结构化输出更加可靠和快速，从而提高其在需要精确格式化的应用中的可用性。
排序理由 两篇在 arXiv 上发表的学术论文，提出了新的 LLM 解码方法。
- API calls
- Avinash Reddy Chapparapu
- DCCD
- Depth Exploration Decoding
- DEX
- Draft-Conditioned Constrained Decoding
- GSM8K
- JSON
- Large language models
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