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新的LEGIT系统增强了生成推荐器的约束解码
研究人员开发了一种名为LEGIT（实时资格门控通过标识符树）的新方法，以改进生成推荐器的约束解码，特别适用于Uber Eats搜索引擎等应用。该系统解决了确保生成内容（如结果页面上的菜单项）准确反映现实世界资格并避免重复的挑战。LEGIT使用trie来管理目录标识符，并将规则转换为范围查找，从而为每个生成的页面进行独立的目录检查。虽然最初的GPU实现将令牌生成时间增加了五倍，但更优化的CPU-GPU混合方法将此开销降低到约未约束解码成…
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新的LEGIT数据集使用问题树评分标准评估LLM法律推理
研究人员开发了LEGIT，这是一个包含24,000个法律推理实例的新数据集，旨在评估LLM生成的法律论证的质量。该数据集将法院判决转化为论证和结论的层级树，作为评估推理痕迹的评分标准。使用LEGIT进行的实验表明，LLM的法律推理受到问题覆盖率和正确性的显著影响，并且检索增强生成（RAG）和强化学习（RL）提供了互补的优势，RAG增强了整体能力，而RL以覆盖率为代价提高了正确性。