SLOT: Structuring the Output of Large Language Models

📄 arXiv: 2505.04016v1 📥 PDF

作者: Darren Yow-Bang Wang, Zhengyuan Shen, Soumya Smruti Mishra, Zhichao Xu, Yifei Teng, Haibo Ding

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-06

💡 一句话要点

提出SLOT以解决大语言模型输出结构化问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 结构化输出 信息提取 模型无关 后处理机制 数据策划 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成结构化输出时常常偏离预定义模式，导致应用开发的可靠性降低。
  2. SLOT通过将非结构化输出转化为结构化格式，采用轻量级语言模型作为后处理层，提升了灵活性和适用性。
  3. 实验表明，SLOT使得Mistral-7B模型在模式准确性和内容相似性上均优于其他大型模型，且小型模型也能实现高效输出。

📝 摘要（中文）

结构化输出在大语言模型（LLMs）的关键应用中至关重要，如代理和信息提取。然而，LLMs经常生成偏离预定义模式的输出，严重影响可靠的应用开发。本文提出SLOT（结构化LLM输出变换器），一种模型无关的方法，将非结构化LLM输出转化为精确的结构化格式。与现有依赖于约束解码技术或紧密耦合特定模型的解决方案不同，SLOT采用经过微调的轻量级语言模型作为后处理层，实现了在各种LLM和模式规范之间的灵活性。我们还引入了系统的数据策划和合成流程，以及量化模式准确性和内容保真度的正式评估方法。实验结果表明，经过微调的Mistral-7B模型在约束解码下实现了接近完美的模式准确性（99.5%）和内容相似性（94.0%），显著优于Claude-3.5-Sonnet。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型生成输出时偏离预定义结构的问题。现有方法多依赖于特定模型或约束解码，缺乏灵活性和通用性。

核心思路：SLOT通过引入轻量级语言模型作为后处理层，将非结构化输出转化为结构化格式，从而实现对多种模型和模式的适应性。

技术框架：SLOT的整体架构包括数据策划、合成和后处理三个主要模块。数据策划负责收集和准备训练数据，合成模块生成初步输出，后处理层则将输出转化为结构化格式。

关键创新：SLOT的核心创新在于其模型无关性和后处理机制，使得不同模型的输出都能被有效转化为结构化格式，区别于传统方法的局限性。

关键设计：在设计中，SLOT使用了经过微调的轻量级语言模型，并采用了特定的损失函数来优化输出的结构化程度和内容一致性。

📊 实验亮点

实验结果显示，经过微调的Mistral-7B模型在约束解码下实现了99.5%的模式准确性和94.0%的内容相似性，显著优于Claude-3.5-Sonnet，分别提升了25和20个百分点。此外，SLOT还使得小型模型如Llama-3.2-1B在结构化输出能力上与大型模型相当。

🎯 应用场景

SLOT的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括智能代理、信息提取和数据分析等。通过提高大语言模型的输出结构化能力，SLOT能够在资源受限的环境中实现可靠的结构化生成，推动相关技术的广泛应用与发展。

📄 摘要（原文）

Structured outputs are essential for large language models (LLMs) in critical applications like agents and information extraction. Despite their capabilities, LLMs often generate outputs that deviate from predefined schemas, significantly hampering reliable application development. We present SLOT (Structured LLM Output Transformer), a model-agnostic approach that transforms unstructured LLM outputs into precise structured formats. While existing solutions predominantly rely on constrained decoding techniques or are tightly coupled with specific models, SLOT employs a fine-tuned lightweight language model as a post-processing layer, achieving flexibility across various LLMs and schema specifications. We introduce a systematic pipeline for data curation and synthesis alongside a formal evaluation methodology that quantifies both schema accuracy and content fidelity. Our results demonstrate that fine-tuned Mistral-7B model with constrained decoding achieves near perfect schema accuracy (99.5%) and content similarity (94.0%), outperforming Claude-3.5-Sonnet by substantial margins (+25 and +20 percentage points, respectively). Notably, even compact models like Llama-3.2-1B can match or exceed the structured output capabilities of much larger proprietary models when equipped with SLOT, enabling reliable structured generation in resource-constrained environments.