Wie man strukturierte Erzeugung für LLM-as-a-Judge-Bewertungen nutzt

"Strukturierte Erzeugung ist ein Unterfeld des Maschinenlernens, das die Ausgaben von generativen Modellen anweist, bestimmte Schemata zu erfüllen. Es wird verwendet, um sicherzustellen, dass der erzeugte Text eine vordefinierte Struktur aufweist, wie zum Beispiel gültiges JSON. Diese Technik ist für den Bau komplexer, mehrstufiger Vernunftagenten in LLM-Bewertungen von entscheidender Bedeutung, insbesondere für Open-Source-Modelle. Der Prozess umfasst das Definieren eines Schemas und das Parsen der Ausgabe, um sicherzustellen, dass sie den Anforderungen entspricht. Zum Beispiel kann ein einfaches JSON-Grammatik mit der Lark-Bibliothek definiert werden, was es ermöglicht, gültige und ungültige JSON-Zeichenketten zu spezifizieren. Um die Ausgabe des Modells zu leiten, kann eine Funktion erstellt werden, die rekursiv vom Modell beprobt, wobei eine Validierungsfunktion verwendet wird, um zu überprüfen, ob der erzeugte Text gültig oder unvollständig ist. Dieser Ansatz kann zu einem Mehraufwand an Rechenleistung führen, aber optimierte Implementierungen können den Latenz-Einfluss minimieren. Strukturierte Erzeugung kann auf LLM-as-a-judge-Metriken wie Halluzinationserkennung angewendet werden, bei der traditionelle heuristische Methoden aufgrund der Subtilität des Konzepts Schwierigkeiten haben. Es bedarf einer universell akzeptierten Definition von "Halluzination", und eine solche Definition stammt von einem Papier der University of Illinois Champagne-Urbana, das es als eine erzeugte Ausgabe beschreibt, die mit Einschränkungen kontrastiert oder von gewünschtem Verhalten im tatsächlichen Einsatz abweicht."