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llama-3.2-3b-instruct.gguf
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使用 GBNF 语法改进本地 LLM 分类
一位开发者在使用本地 3B 量化模型 llama-3.2-3b-instruct.gguf 对文档进行五类分类时遇到了问题。最初使用简单提示词的尝试导致输出不一致，例如出现句末的句点或被包含在句子中的标签，这使得批量处理不可靠。随后采用的通过正则表达式验证失败输出来重试的方法提高了准确性，但显著增加了仅 CPU 硬件上的处理时间。
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开发者为ShapeCraft添加GBNF语法支持，以控制本地LLM输出
一位开发者通过添加对GBNF语法的支持，增强了ShapeCraft结构化输出库，使用户能够让本地LLM生成严格遵循预定义格式的输出。此新功能通过`gbnf`模式类型实现，可防止模型产生格式错误的响应，这是本地部署中常见的问题。该实现包括一个原生的`llama.cpp`后端，可在令牌级别强制执行语法，并为OpenAI和Groq等其他后端提供尽力而为的方法，其中语法被注入到提示中，并对输出进行验证。