在当今人工智能领域中，语言模型正变得越来越普遍和强大。其中，大型语言模型(LLMs)如GPT-3已经成为许多机器学习项目的核心。然而，尽管这些模型在生成文本方面表现出色，但要从中获取结构化输出是一项更具挑战性的任务。
对于那些正在探索使用LLMs进行结构化输出的人们，本文将介绍几种方法来实现这一目标。其中包括使用特定标记、使用生成-解码器方法以及使用外部转换器。每种方法都有其优势和限制，因此选择合适的方法取决于项目的特定需求和目标。
无论您是想要从LLMs获取结构化输出的新手还是经验丰富的研究人员，都可以从这些方法中找到适合自己的解决方案。让我们一起探索如何最大限度地利用LLMs的潜力，将其用于更广泛的机器学习项目中吧！
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让我们一同探索未来的可能性，利用LLMs为人工智能带来更多创新和突破。期待与您一起共同学习和成长！
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