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Token Generation
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新研究为区分LLM token生成提供理论保证
一篇新发表在arXiv上的论文介绍了一种通过将大语言模型（LLM）的token嵌入建模为动态系统来区分LLM的理论保证。该研究将此分类任务形式化为一个二元假设检验，证明了准确率的下限受限于系统平稳边际分布的总变异距离。论文还表明，误分类概率随序列长度呈指数级下降，由一个称为动态可辨识性的量决定，并提供了一个理解跨嵌入泛化的框架。
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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。