大模型回答格式化输出，有啥好办法控制吗

Question

大模型回答格式化输出，有啥好办法控制吗?比如我向大模型提问，这篇课文是几年级什么科目的。我期望的标准回答格式是3年级数学科目，不想让大模型回答无关的内容！该如何处理？

Answer 1

参考免费微信小程序：皆我百晓生 作答，经由专家-皆知整理回复，如问题解决，望采纳；如仍有疑问，请评论回复。

要控制大模型的格式化输出并产生期望的标准答案，你需要制定一套策略，其中包括问题设计、模型训练和后处理步骤。针对你的具体例子，关于识别课文年级和科目的问题，以下是一些建议的方法：

1. 问题设计

确保你的问题足够清晰和具体，以便模型能够准确理解你的意图。例如，你可以使用特定的格式或关键词来提问，如：“请告诉我，这篇课文的年级是？科目是？”这样的问题设计有助于模型更加精确地捕获关键信息。

2. 模型训练

针对格式化输出的问题，你可以在训练阶段加入大量的标注数据，这些数据应该包含你期望的标准格式答案。通过让模型学习这些格式化的答案，它可以更好地在预测时产生类似的输出。对于你的问题，你需要准备一组包含年级和科目的文本数据来训练模型。

3. 模型架构和后处理

在模型设计方面，可以考虑使用自然语言处理中的实体识别技术（如命名实体识别），这样的模型可以更有效地识别和分类文本中的特定实体（如年级和科目）。此外，对于大模型而言，调整其输出层或使用特定的解码策略也可以帮助控制输出格式。在后处理阶段，你可以使用正则表达式或其他字符串处理技术来确保输出符合期望的格式。

示例流程：

训练阶段：

• 收集包含年级和科目的文本数据。
• 对数据进行标注，确保每个数据点都有明确的年级和科目标签。
• 使用这些数据训练命名实体识别模型或其他适当的NLP模型。

部署阶段：

• 当用户提问时，使用模型进行预测。
• 利用后处理步骤确保输出格式为“年级 + 科目”的标准格式。这可以通过编写一个处理输出文本的程序来完成，确保文本匹配你想要的格式。如果输出不匹配，你可以使用提示或其他方式重新询问用户或重新运行模型以获得正确的输出。还可以设置一个验证系统来确保所有输出都符合规定的格式标准。这将帮助你保持答案的一致性和标准化。这些策略相结合将有助于实现更精确的格式化输出。希望这些方法可以帮助你解决大模型回答格式化输出的问题。如果需要更详细的步骤或示例代码，请提供更多信息！

Answer 2

晚上好🌙🌙🌙
本答案参考ChatGPT-3.5

对于这种特定的条件和需求，可以使用深度学习模型或者自动机器翻译技术来实现。

1. 深度学习模型：可以使用一些预训练的深度学习模型，如BERT、RoBERTa等，这些模型已经通过大量的语料库进行了训练，可以在输入问题后生成标准答案。但是需要注意的是，由于每个问题都是独立的，可能需要对这些模型进行微调，才能使其能够正确地生成对应的标准化答案。

2. 自动机器翻译：如果条件允许的话，还可以使用自动机器翻译技术来帮助生成标准化的答案。这种技术可以通过将问题转化为一种语言，然后在另一个语言中寻找最合适的答案。这种方法的优点是可以实现多语言支持，但是缺点是可能会导致语言的理解偏差。

以下是一些具体的实现步骤：

from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering

# 定义问题和相应的答案的预训练模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 输入问题，获取其上下文信息
question_input = tokenizer(question, return_tensors='pt')
context_input = tokenizer(context, return_tensors='pt')

# 使用模型来生成答案
answer = model.generate(question_input['input_ids'], max_length=512, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=2, temperature=0.7)

# 从答案中提取关键信息，如时间、地点等
answer_tokens = answer[0]['input_ids']
answer_char_level_packed = answer[0]['attention_mask']

# 将问题和答案转换为文本格式
answer_text = tokenizer.decode(answer_tokens, skip_special_tokens=True)
answer_location = answer_char_level_packed[:len(tokenizer.word_index)]

以上只是一个基本的例子，实际的实现可能会更加复杂，需要考虑更多的因素，例如模型的参数调整、数据增强等。