constrained decoding
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2 天有情绪数据
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专家警告：LLM的JSON模式会因限制推理而降低准确性
尽管可以确保语法上有效的输出，但在大型语言模型中使用JSON模式可能会无意中降低其准确性和推理能力。这是因为JSON模式强制执行严格的模式，这限制了模型使用中间令牌进行推理的能力，并且在数据缺失时可能迫使它编造信息。为缓解此问题，开发人员应在模式中优先考虑推理字段而非数据字段，明确表示未知值，并保持模式简单，可能对复杂任务使用两阶段方法。
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提示工程在LLM成本效益方面超越微调
在2026年，对于大多数LLM应用而言，提示工程通常比微调更具成本效益且更易于迭代。像DeepSeek V4 Flash这样更便宜的前沿模型、更大的上下文窗口以及可靠的结构化输出方法的进步，使得基于提示的定制更加可行。微调仍然是满足特定需求的专业工具，但其在数据准备、训练和托管方面的高昂成本，对于常见用例而言，往往会超过边际收益。
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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。
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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。