带约束的引导束搜索
约束束搜索迫使语言模型的输出满足硬要求，例如包含特定单词或匹配语法，同时仍然搜索最可能的文本。
概述
It guarantees structure that plain sampling cannot promise.
深入探讨
普通波束搜索在每一步保留前 k 个最可能的部分序列（“波束”）并扩展它们，选择最好的完整序列。引导或约束波束搜索添加了最终输出必须遵守的规则，例如“必须出现桥梁和河流”或“输出必须是有效的 JSON”。词法约束解码（Hokamp 和 Liu，2017）和网格波束搜索通过满足多少约束来组织波束，确保每个所需的标记最终出现。 Post 和 Vilar 的动态梁分配通过跨约束进度级别的银行梁槽实现了这一效率。现代系统还使用语法约束解码：在每一步，有限状态机或上下文无关语法都会屏蔽令牌分布，因此只允许保持输出有效的令牌。这就是工具如何可靠地发出可解析的 JSON、SQL 或 API 调用的方式。
技术洞察
诀窍是跟踪每个光束满足哪些约束。梁按满意度状态分组，因此已放置所需单词的部分解决方案与未放置所需单词的部分解决方案进行竞争，从而防止高概率但违反约束的序列将所有人排挤出局。基于语法的变体从自动机的每一步计算一个标记掩码，在模型采样之前将任何破坏语法的标记的概率归零。
战略影响
速度与规模
语言工作流程可以在不牺牲一致性的情况下更快地移动。
交通与覆盖范围
它扩展了跨语言和沟通方式的访问。
更清晰的判决
团队可以花更多时间进行判断，而自动化则可以处理重复。
受约束的导束搜索的未来
受限解码正在成为可靠工具使用和结构化输出的支柱。将 JSON 模式或正则表达式编译为快速令牌掩码（例如 Outlines 和指导方法）的库正在合并到主流推理服务器中。期望语法约束与推测性解码相结合以提高速度，并学习“软”指导，以引导风格或安全目标，而不会受到硬规则的脆弱性的影响。
现实世界的实施
强制机器翻译输出包含所需的术语
保证 LLM 发出 JSON，根据 API 调用的给定架构进行验证
将生成的 SQL 约束为数据库的表和列语法
将强制关键字插入广告文案或产品说明中
风险与防护栏
幻觉的事实可以悄悄地进入报告、支持流程或研究成果。
及时的敏感性可能会在类似的请求中产生不一致的结果。
如果访问控制薄弱，敏感文本数据可能会暴露。
实施路线图
在推出之前定义输出格式、语气和质量标准。
当准确性很重要时，请使用可信来源进行地面响应。
为高风险输出保留人工审查检查点。
跟踪故障模式并定期重新训练提示或工作流程。
不断探索
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常见问题
What is Guided Beam Search with Constraints?
约束束搜索迫使语言模型的输出满足硬要求，例如包含特定单词或匹配语法，同时仍然搜索最可能的文本。它保证了普通采样无法保证的结构。
普通波束搜索在每个生成步骤中保留什么？
波束搜索维护 k 个得分最高的部分序列（波束）并对其进行扩展，平衡搜索广度和成本。
像网格波束搜索这样的词法约束方法如何组织波束？
梁按其约束满足状态分组，因此放置所需单词的部分输出可以公平竞争。
在语法约束解码中，如何防止无效输出？
有限状态机或语法生成每步掩码，将任何会使序列无效的标记清零。
动态光束分配解决什么问题？
Post 和 Vilar 的方法在约束进度状态之间分配波束容量，使词法约束搜索更加高效。
为什么硬约束会在没有特殊处理的情况下挤出好的序列？
如果不按约束状态分组，流畅但不合规的梁将赢得 top-k 个插槽，因此进度状态必须单独竞争。