Schema-constrained output

LLM 分类器需要超越有效输出格式的稳健评估

许多用作分类器的 LLM 应用，例如工单路由或内容审核，在实施时缺乏分类任务的标准安全措施。这些安全措施包括清晰的标签定义、带标签的测试集、有意义的概率分数以及不确定决策的升级路径。一项关于类型化决策模型的研究表明，仅仅更改标签名称就可能极大地改变模型的准确性，这凸显了有效的输出格式并不能保证正确的决策。基于错误成本实施概率阈值对于确保这些基于 LLM 的分类系统的可靠性至关重要。