当我们使用大型语言模型（LLMs）生成文本时，往往会面临一个问题：模型可能会自行决定文本内容，而不受我们分类法的限制。这种情况下，我们往往需要一种方法来迫使LLMs在生成文本时尊重我们的分类法。
一种新的解决方案是有限制的解码（Constrained Decoding），它能够有效地控制LLMs生成的文本内容。通过将分类法作为一个约束条件传递给模型，我们可以告诉LLMs生成的文本必须符合我们的分类法要求。
有限制的解码是一种强大的技术，它可以帮助我们更好地控制LLMs生成的文本内容，使其更符合我们的需求。无论是在自然语言生成还是对话系统方面，有限制的解码都能够帮助我们更好地与LLMs互动。
因此，如果您希望LLMs在生成文本时尊重您的分类法，不妨尝试一下有限制的解码技术，它一定会带来意想不到的效果。让我们一起探索这个令人兴奋的新领域，让LLMs更好地服务于我们的需求。
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