LLMの出力を安定化:JSONフォーマットの新たなアプローチresearch#llm📝 Blog|分析: 2026年2月11日 07:15•公開: 2026年2月11日 02:07•1分で読める•Zenn LLM分析この研究は、異なる大規模言語モデル (LLM) からの一貫したJSON出力を保証するための革新的な方法を探求しており、信頼性の高いアプリケーション統合にとって重要なステップです。 システムレベルの制御に焦点を当てることで、この研究は、壊れたJSONや不要なコードブロックなど、一般的なフォーマットの問題を軽減することを約束します。 この積極的なアプローチは、より堅牢で使いやすいAIアプリケーションのために大きな可能性を示しています。重要ポイント•この研究は、JSONのフォーマットエラーを防ぐために、システムレベルでのLLM出力を制御することに焦点を当てています。•実験は、Hugging Faceのオープンソースモデルと、OpenRouter経由のAPIベースのモデル比較を活用しています。•この研究は、禁止トークンと修復/フォールバックメカニズムの使用を探索して、出力の信頼性を高めています。引用・出典原文を見る"今回は、システムプロンプトではなく仕組みを作った個人的な実験の記録をまとめます。"ZZenn LLM2026年2月11日 02:07* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事AI VTuber Journey: From Creation to YouTube Debut新しい記事AI-Powered Career Evolution: Embracing the Future of Work関連分析researchAIリテラシー:AI革命を理解するための包括的なガイド2026年2月11日 08:30researchAIの基礎: DXと機械学習を網羅した包括的なガイド2026年2月11日 08:30research生成AI:メンタルヘルスサポートへのバランスの取れたアプローチ2026年2月11日 08:33原文: Zenn LLM