一种从语言模型生成有效JSON的新方法，它通过约束解码过程来实现，而不是依赖于生成后的验证。该技术通过将非法token的logit设置为负无穷来修改模型的输出概率，从而使其无法被采样。通过集成一个代表JSON语法的有限状态机，系统确保只生成有效的token，保证输出在第一次尝试时即可解析，并消除了重试的需要。 AI
影响 能够更可靠地将LLM集成到需要结构化数据输出的应用程序中。
排序理由 此条目描述了一种改进LLM输出格式的技术方法，而不是新的模型发布或核心研究。
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<p>You ask a model for JSON and it <em>mostly</em> complies — then prepends "Sure!", wraps the answer in a<br /> <br /> ``<code>json fence, quotes a number, or adds a trailing comment, and</code>JSON.parse()` throws. Prompting ("return ONLY JSON") lowers the failure rate but neve…