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本文表明，重复惩罚解码参数能够在推理时控制基于大语言模型的语法纠错中精确率与召回率之间的权衡，而无需对模型架构、训练或提示词进行任何更改。
FORK提出了一种联合优化召回率与精确率的奖励函数，通过评分准则驱动的必要性信用和事实正确性评分器来缓解基于评分准则的强化学习中的奖励破解问题，在多个基准上显著提升胜率并减少冗余输出。
一份实用指南，介绍如何在文档提取中使用置信度分数，通过设置精确率和召回率的阈值来平衡自动化和准确性。