Description
Tu demandes du JSON à un LLM. 19 fois sur 20, c'est parfait. La 20e fois, une accolade manque, et ton appli crashe. Aucun prompt ne réglera jamais ça à 100% — parce qu'un LLM ne "respecte" pas un format, il échantillonne des probabilités token par token.
La vraie solution est une technique d'ingénierie LLM sous-estimée : le **constrained decoding** (décodage contraint). Dans cette vidéo, on décortique le mécanisme exact — le logit masking — qui rend une sortie invalide littéralement impossible à générer. Pas de maths, pas besoin d'être ingénieur. Juste la mécanique, expliquée clairement.
📚 Ressources : la lib Outlines (.txt team), la grammaire GBNF de llama.cpp, le structured output d'OpenAI & d'Anthropic.
▶ Si tu n'as pas vu comment un LLM choisit ses mots, regarde notre deep-dive sur l'architecture Transformer en premier.
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#ConstrainedDecoding #StructuredOutput #LLM #JSON #IA #IntelligenceArtificielle #FunctionCalling #Outlines #llamacpp #MachineLearning #VulgarisationIA #ProjetsIA #IngénierieIA
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## 📚 SOURCES
- **Outlines** (dottxt-ai) — lib Python de structured generation : JSON Schema → automate, logit masking. Référence d'implémentation open source.
- **GBNF** (GGML BNF) — format de grammaire de llama.cpp pour contraindre la génération locale.
- **OpenAI** — docs Structured Outputs / JSON mode / function calling.
- **Anthropic** — docs tool use / JSON output.
- Concept général : automates à états finis & grammaires context-free appliqués au décodage LLM (logit masking entre logits et softmax).
La vraie solution est une technique d'ingénierie LLM sous-estimée : le **constrained decoding** (décodage contraint). Dans cette vidéo, on décortique le mécanisme exact — le logit masking — qui rend une sortie invalide littéralement impossible à générer. Pas de maths, pas besoin d'être ingénieur. Juste la mécanique, expliquée clairement.
📚 Ressources : la lib Outlines (.txt team), la grammaire GBNF de llama.cpp, le structured output d'OpenAI & d'Anthropic.
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## 📚 SOURCES
- **Outlines** (dottxt-ai) — lib Python de structured generation : JSON Schema → automate, logit masking. Référence d'implémentation open source.
- **GBNF** (GGML BNF) — format de grammaire de llama.cpp pour contraindre la génération locale.
- **OpenAI** — docs Structured Outputs / JSON mode / function calling.
- **Anthropic** — docs tool use / JSON output.
- Concept général : automates à états finis & grammaires context-free appliqués au décodage LLM (logit masking entre logits et softmax).
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