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LLM结构化输出依赖JSON模式和验证器，而非提示
为了提高LLM输出的可靠性，开发人员正在使用JSON模式和验证器来实现结构化输出契约。这种方法通过拒绝格式错误的响应并将验证错误反馈给模型进行纠正来强制执行数据完整性。关键策略包括使用枚举来限制文本字段，向LLM提供逐字错误消息，并将温度设置为零以最小化随机性，确保由验证器而非模型来决定真相。
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从生产日志构建 LLM 微调数据集
本文讨论了为大型语言模型从生产日志构建有效微调数据集的关键过程。文章强调原始日志并非数据集，并着重指出了选择高信号示例的重要性，例如用户编辑、验证器失败或路由到更昂贵模型的请求。作者还提供了数据清理技术的建议，推荐使用代理进行 redaction、使用 MinHash 进行去重、限制每个来源的贡献，以及过滤截断的输出。最后，文章警告了训练集和测试集之间的时间和近乎重复的泄露问题，建议在拆分前进行去重，并使用基于时间的拆分来确保准确评估。
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区块链验证者选择框架优化效用和风险
研究人员开发了一个框架来优化权益证明区块链中的验证者选择，解决了管理多个账户的提名者复杂的决策过程。该系统旨在平衡最大化所选验证者的预期效用与增加分配的熵以实现风险分散。它采用主动偏好学习和多目标进化算法来解决这个双目标优化问题，并提供交互式导航程序，帮助用户找到满意的权衡。