大型语言模型（LLMs）的部署方式正在发生转变，从基于聊天的输出转向更结构化的决策制定格式。四个组织最近发布了旨在输出特定决策、标签或校准概率而非自由文本的模型。此举旨在通过提供更易于集成到下游代码和策略中的可量化置信分数，来提高可靠性，尤其是在需要分类或路由的场景中。作者强调了在分布外数据上测试模型校准的重要性，以确保实际性能，而不是仅仅依赖于分布内评估。 AI
影响 大型语言模型转向结构化决策输出，可以通过为路由和分类任务提供更可靠、可量化的结果，从而简化人工智能在生产系统中的集成。
排序理由 该条目讨论了大型语言模型部署和模型输出格式的趋势，而不是宣布特定的新模型发布或基准测试。
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