LLM под капотом

Schema-Guided Reasoning (SGR)

это метод структурированного промптинга, в котором заранее заданные схемы управляют рассуждениями больших языковых моделей, явно кодируя экспертные когнитивные процессы в процессе вывода.

Update: набор материалов про SGR лежит тут.


Да, это тот самый SO CoT/Custom CoT, про который мы уже год говорим в нашем комьюнити. Только Custom Chain of Thought, несколько путает людей, а ведь паттерн позволяет паковать довольно сложные нелинейные рассуждения в один промпт.

Если более формально, то подход Schema-Guided Reasoning (SGR) позволяет управлять LLM, задавая явные сценарии рассуждений через типизированные схемы вывода. Constrained decoding вынудит модель последовательно заполнять эти схемы, а значит мы будет контроллировать не только финальную организацию информации, но и весь процесс.

Вместо расплывчатых инструкций (которые модель может игнорировать) вы прямо задаёте, как именно модель должна подходить к решению сложной задачи: от предварительного анализа до промежуточных проверок и сбора доказательств — фактически превращая ментальные чеклисты экспертов в строго заданные структуры.

Используя схемы (Structured Output/Constrained Decoding) вы получаете предсказуемые и контролируемые рассуждения, можете точно оценивать промежуточные результаты (evals), повышать качество и делать ход рассуждений модели - более прозрачным.

В схему можно закладывать не только онтологии (например, enums), но и ветвления (tagged unions in Pydantic), процедуры (nested objects), циклы (lists) и некоторые дополнительные ограничения (см иллюстрацию)

Почему это полезно:

(1) получаем более стабильные результаты при повторных вызовах, даже на разных моделях
(2) каждый шаг рассуждения становится явным и доступным для анализа.
(3) появляется возможность прямой оценки и улучшения промежуточных шагов (типизированные поля не требуют LLM-as-a-judge). А дальше - см quality is a trajectory.
(4) можно преобразовывать экспертный опыт и чеклисты в исполняемые сценарии. Сюда хорошо ложится DDD метолодогия.
(5) нередко получается прирост точности в 5-10% за счет контроля и возможности видеть цепочку рассуждений
(!) Повышается качество слабых моделей - особенно локальных (без SGR с ними работать почти невозможно)

Технология хорошо поддерживается OpenAI, Mistral, Fireworks AI и современными локальными движками для inference (например, vLLM, ollama, TensorRT). Gemini поддерживает частично.

Ваш, @llm_under_hood 🤗

👍79🔥35❤18💯9🤔2

www.tgoop.com/llm_under_hood/620

18.7K viewsedited  Jul 23 at 10:14

Schema-Guided Reasoning (SGR)

это метод структурированного промптинга, в котором заранее заданные схемы управляют рассуждениями больших языковых моделей, явно кодируя экспертные когнитивные процессы в процессе вывода.

Update: набор материалов про SGR лежит тут.


Да, это тот самый SO CoT/Custom CoT, про который мы уже год говорим в нашем комьюнити. Только Custom Chain of Thought, несколько путает людей, а ведь паттерн позволяет паковать довольно сложные нелинейные рассуждения в один промпт.

Если более формально, то подход Schema-Guided Reasoning (SGR) позволяет управлять LLM, задавая явные сценарии рассуждений через типизированные схемы вывода. Constrained decoding вынудит модель последовательно заполнять эти схемы, а значит мы будет контроллировать не только финальную организацию информации, но и весь процесс.

Вместо расплывчатых инструкций (которые модель может игнорировать) вы прямо задаёте, как именно модель должна подходить к решению сложной задачи: от предварительного анализа до промежуточных проверок и сбора доказательств — фактически превращая ментальные чеклисты экспертов в строго заданные структуры.

Используя схемы (Structured Output/Constrained Decoding) вы получаете предсказуемые и контролируемые рассуждения, можете точно оценивать промежуточные результаты (evals), повышать качество и делать ход рассуждений модели - более прозрачным.

В схему можно закладывать не только онтологии (например, enums), но и ветвления (tagged unions in Pydantic), процедуры (nested objects), циклы (lists) и некоторые дополнительные ограничения (см иллюстрацию)

Почему это полезно:

(1) получаем более стабильные результаты при повторных вызовах, даже на разных моделях
(2) каждый шаг рассуждения становится явным и доступным для анализа.
(3) появляется возможность прямой оценки и улучшения промежуточных шагов (типизированные поля не требуют LLM-as-a-judge). А дальше - см quality is a trajectory.
(4) можно преобразовывать экспертный опыт и чеклисты в исполняемые сценарии. Сюда хорошо ложится DDD метолодогия.
(5) нередко получается прирост точности в 5-10% за счет контроля и возможности видеть цепочку рассуждений
(!) Повышается качество слабых моделей - особенно локальных (без SGR с ними работать почти невозможно)

Технология хорошо поддерживается OpenAI, Mistral, Fireworks AI и современными локальными движками для inference (например, vLLM, ollama, TensorRT). Gemini поддерживает частично.

Ваш, @llm_under_hood 🤗

BY LLM под капотом