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Schema
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MLOps：用于模型稳定的条件化特征存储版本控制
本文讨论了在特征存储模式演进时，在MLOps中保持模型稳定性的挑战。它强调了需要强大的版本控制策略，以防止模型因意外的模式更改而中断。作者提出了条件化特征存储版本控制作为一种解决方案，以确保模型保持功能性和可靠性。
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LLM结构化输出可能掩盖虚假数据，通过模式检查
LLM的结构化输出模式可以通过生成看似合理但错误的值来掩盖数据提取错误，即使输出格式有效。这是因为模型可能会编造数据来满足模式要求，而不是表示不确定性或缺失信息。一种常见的失败模式是，当LLM提供一个完整、格式良好的JSON响应，其中包含编造的值（例如，一个不可能的分数）时，下游系统可能会将其作为事实摄取。