受限解码对LLM性能影响的研究

2026年10月26日，一项新研究重新审视约束解码对大语言模型性能的影响。该研究将约束分为格式约束、有效性约束与推理约束三类，并从理论上说明合适的约束可通过消除无效路径来保持或提升性能。研究对4个模型家族、11个开源模型进行因果消融，结果显示表观性能下降主要来自非等价的提示词与输出格式，而非解码器屏蔽；有效性约束可提升可靠性与可提取性，推理约束在强制有利轨迹时可提升推理和准确率。研究代码已开源。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。