Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
Giải mã tương phản
Ngôn ngữ AI
HƯỚNG DẪN AI về ngôn ngữ
Giải mã hạn chế
Việc giải mã bị ràng buộc buộc mô hình ngôn ngữ tạo ra đầu ra tuân theo các quy tắc nghiêm ngặt — như JSON hợp lệ, mẫu biểu thức chính quy hoặc một tập hợp các lựa chọn cố định — bằng cách chặn bất kỳ mã thông báo nào có thể phá vỡ cấu trúc.
Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~2 min
Trên trang nàyĐọc trong 2 phút
Tổng quan
Nó biến một trình tạo văn bản xác suất thành một nhà sản xuất đáng tin cậy cho đầu ra có thể phân tích bằng máy.
Lặn sâu
Mô hình ngôn ngữ thường lấy mẫu mã thông báo tiếp theo từ vốn từ vựng đầy đủ của nó, do đó, không có gì ngăn nó tạo ra dấu phẩy lạc hoặc dấu ngoặc không cân bằng làm hỏng quá trình phân tích cú pháp JSON. Giải mã bị ràng buộc khắc phục điều này bằng cách duy trì máy ngữ pháp hoặc trạng thái trong quá trình tạo. Ở mỗi bước, hệ thống tính toán mã thông báo nào là hợp pháp dựa trên những gì đã được sản xuất cho đến nay, sau đó che giấu (đặt thành vô cực âm) xác suất của mọi mã thông báo bất hợp pháp trước khi lấy mẫu. Đối với JSON, điều đó có nghĩa là sau dấu ngoặc nhọn mở, chỉ cho phép dấu ngoặc kép hoặc dấu ngoặc nhọn đóng; sau một phím, chỉ có dấu hai chấm. Các cách triển khai phổ biến biên dịch các ngữ pháp không ngữ cảnh (như GBNF trong llama.cpp), Lược đồ JSON hoặc các biểu thức chính quy thành các mặt nạ cấp mã thông báo này, đảm bảo đầu ra có giá trị về mặt cấu trúc theo cách xây dựng thay vì theo hy vọng.
Triển khai trong thế giới thực
Buộc LLM phát ra JSON khớp chính xác với lược đồ được xác định trước để mã xuôi dòng có thể phân tích cú pháp mà không cần thử/ngoại trừ bộ phận bảo vệ.
Hạn chế câu trả lời của mô hình phân loại đối với một trong các tập hợp nhãn cố định như 'tích cực', 'tiêu cực' hoặc 'trung tính' và không có gì khác.
Tạo các đối số lệnh gọi hàm hoặc SQL hợp lệ về mặt cú pháp để sử dụng công cụ, trong đó mã thông báo không đúng định dạng sẽ làm hỏng trình thực thi.
Tạo đầu ra tuân theo biểu thức chính quy, chẳng hạn như số điện thoại, ngày ISO hoặc mã sản phẩm có định dạng cố định.
Tương lai của giải mã ràng buộc
Giải mã bị ràng buộc đang trở thành một tính năng mặc định thay vì một tiện ích bổ sung: các nhà cung cấp hiện hiển thị 'đầu ra có cấu trúc' và 'chế độ JSON' để đảm bảo phía máy chủ tuân thủ lược đồ. Mong đợi quá trình biên dịch ngữ pháp nhanh hơn, độ trễ thấp hơn từ máy tự động được tính toán trước và tích hợp chặt chẽ hơn với các khung tác nhân và lệnh gọi công cụ, trong đó mọi phản hồi của mô hình phải được đưa vào mã một cách rõ ràng. Nghiên cứu đang hướng tới những ràng buộc phong phú hơn - hệ thống kiểu, ngữ pháp ngôn ngữ lập trình đầy đủ và kiểm tra ngữ nghĩa - mà không làm mất đi tính trôi chảy của mô hình.
Đưa nó vào thực tế
Tại sao nó quan trọng
- Tốc độ và tỷ lệ. Quy trình công việc ngôn ngữ có thể di chuyển nhanh hơn mà không làm mất tính nhất quán.
- Truy cập và tiếp cận. Nó mở rộng quyền truy cập vào các ngôn ngữ và phong cách giao tiếp.
- Quyết định rõ ràng hơn. Các nhóm có thể dành nhiều thời gian hơn để đánh giá trong khi quá trình tự động hóa xử lý sự lặp lại.
coi chừng
- Sự thật ảo giác có thể lặng lẽ đi vào báo cáo, luồng hỗ trợ hoặc kết quả nghiên cứu.
- Sự nhạy cảm kịp thời có thể tạo ra kết quả không nhất quán đối với các yêu cầu tương tự.
- Dữ liệu văn bản nhạy cảm có thể bị lộ nếu khả năng kiểm soát quyền truy cập yếu.
Các bước tiếp theo
- Xác định định dạng đầu ra, âm thanh và tiêu chuẩn chất lượng trước khi triển khai.
- Phản hồi mặt đất với các nguồn đáng tin cậy bất cứ khi nào độ chính xác quan trọng.
- Duy trì điểm kiểm tra đánh giá của con người đối với các kết quả đầu ra có mức độ rủi ro cao.
- Theo dõi các kiểu lỗi và đào tạo lại các lời nhắc hoặc quy trình làm việc thường xuyên.
Tiếp tục khám phá
Bản tin miễn phí
Nhận bản tóm tắt AI hàng ngày
Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.
Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.
Tự kiểm tra
Take the Constrained Decoding quiz
Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.
Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp
Câu hỏi thường gặp
Giải mã giới hạn là gì?
Việc giải mã bị ràng buộc buộc mô hình ngôn ngữ tạo ra đầu ra tuân theo các quy tắc nghiêm ngặt — như JSON hợp lệ, mẫu biểu thức chính quy hoặc một tập hợp các lựa chọn cố định — bằng cách chặn bất kỳ mã thông báo nào có thể phá vỡ cấu trúc. Nó biến một trình tạo văn bản xác suất thành một trình tạo đáng tin cậy cho đầu ra có thể phân tích được bằng máy.
Về cơ bản, việc giải mã bị ràng buộc có tác dụng gì ở mỗi bước thế hệ?
Giải mã bị ràng buộc sẽ tính toán mã thông báo nào là hợp pháp với trạng thái ngữ pháp và đặt xác suất của tất cả các mã thông báo bất hợp pháp về thực tế bằng 0 trước các mẫu mô hình.
What can happen if a requested JSON Schema uses a feature unsupported by a structured-output implementation?
The current Structured Outputs documentation states that an unsupported JSON Schema in strict mode results in an error; schemas have an implementation-specific supported subset.
Thách thức kỹ thuật nào khiến việc giải mã bị ràng buộc trở nên khó thực hiện?
Trình tạo mã thông báo chia văn bản thành các phần từ phụ trải rộng hoặc phân chia các ranh giới ngữ pháp, vì vậy các thư viện phải ánh xạ các chuyển đổi ngữ pháp vào từ vựng mã thông báo thực tế.
Định dạng nào sau đây là định dạng thực được sử dụng để chỉ định các ràng buộc cho việc giải mã?
Lược đồ JSON, ngữ pháp phi ngữ cảnh (như GBNF) và các biểu thức chính quy thường được biên dịch thành các mặt nạ mã thông báo để thực thi cấu trúc.
Mặt nạ ràng buộc thường được áp dụng tại điểm nào trong quy trình?
Mặt nạ được áp dụng cho nhật ký thô để các mã thông báo bất hợp pháp nhận được xác suất không đáng kể khi mã thông báo tiếp theo được lấy mẫu.
Tiếp tục học hỏi
Hướng dẫn liên quan
Đã chọn thêm hướng dẫn cho chủ đề này