实体
constrained decoding
constrained decoding
PulseAugur coverage of constrained decoding — every cluster mentioning constrained decoding across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
1
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
0
90 天内 1
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天
1 天有情绪数据
最近 · 第 1/1 页 · 共 2 条
-
LLM 在可靠的 JSON 输出方面遇到困难，促使采用稳健的验证策略
开发人员在大型语言模型 (LLM) 返回格式错误的 JSON 方面遇到了持续存在的问题，这可能导致生产事故。虽然 LLM 有很高的概率生成语法上有效的 JSON，但它们通常无法遵守特定的模式、包含多余的文本或存在类型不匹配。解决方案包括约束解码（在生成过程中屏蔽无效令牌）或使用 Zod 等工具在 Next.js 等框架中进行强大的后处理和验证层，以确保数据完整性，然后再将其输入应用程序管道。
-
约束解码强制大型语言模型输出有效的分类法标签
一种称为约束解码的新技术旨在提高大型语言模型（LLM）在分类任务中的可靠性。该方法解决了大型语言模型有时会生成不在提供列表中的标签，导致下游系统失败的问题。通过修改令牌生成过程以在数学上排除无效令牌，约束解码提供了大型语言模型将遵守预定义分类法的确定性保证。