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约束解码确保LLM生成有效的JSON输出
一种从语言模型生成有效JSON的新方法，它通过约束解码过程来实现，而不是依赖于生成后的验证。该技术通过将非法token的logit设置为负无穷来修改模型的输出概率，从而使其无法被采样。通过集成一个代表JSON语法的有限状态机，系统确保只生成有效的token，保证输出在第一次尝试时即可解析，并消除了重试的需要。
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新的QMFOL框架为LLM生成可控的逻辑推理基准
研究人员推出了一种新颖的框架QMFOL，旨在生成可量化且可控的单子一阶逻辑推理任务。该系统通过精确控制逻辑复杂度、语义多样性和一致性，解决了现有基准的局限性。该框架已被用于创建QMFOLBench，一个包含2880个实例的基准，并已用于评估六个大型推理模型和两个LLM。评估结果表明，随着逻辑复杂度的增加，模型性能下降且计算需求增加，并且模型在标记为“真”的任务上的准确率高于标记为“假”或“未知”的任务。