摘要：
最近，语言模型一直是自然语言处理领域讨论的焦点。尤其是大规模预训练模型，如GPT-3和BERT， 这些模型已经在许多语言任务中表现出色。 这些模型的一个主要局限性是它们通常生成非结构化文本。 然而，将这些模型用于生成结构化输出是可能的。 在本文中，我们将探讨从LLMs获得结构化输出的每种方法。
文章正文：
随着自然语言处理技术的不断发展，根据预训练语言模型（LLMs）生成结构化输出已经成为一个热门话题。LLMs，如GPT-3和BERT，已经在诸如文本生成和问答系统等任务中取得了巨大成功。然而，这些模型通常倾向于生成非结构化文本，这在处理一些特定任务时可能会带来挑战。
为了克服这一挑战，研究人员提出了几种方法来从LLMs获得结构化输出。其中一种方法是使用模板填充技术，即在文本生成过程中将事先定义好的模板填入所需的结构。另一种方法是使用生成-解码器模型，该模型将由LLMs生成的文本作为输入，并将其映射到结构化表示。此外，还有一种方法是使用多模态网络，结合文本和其他类型的输入数据，如图像或知识库，以生成结构化输出。
除了这些方法外，研究人员还在探索其他创新方法，以改善从LLMs获得结构化输出的效果。这些方法的发展将有助于进一步拓展自然语言处理技术的应用范围，并为各种领域带来更多可能性。
总的来说，从LLMs获得结构化输出的每种方法都有其优势和局限性。随着技术的不断发展，我们相信会有更多创新的方法出现，帮助我们更好地利用这些强大的语言模型。让我们期待未来，看看LLMs在结构化输出方面的更多应用吧！
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