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轻量级语言模型的单步决策架构近期成为工程优化热点。针对大语言模型输出结构化数据时需要多次自回归生成的延迟痛点，工程师提出利用词表概率掩码构建系统一决策模型。通过在输出层将候选词约束在预设选项集合内，模型仅需一次前向传播即可计算出校准后的选择概率。在小参数量模型上的基准测试显示，这种单步推理不仅大幅降低了计算延迟与硬件消耗，而且经过针对性微调后，在常识分类任务中展现出优秀的准确率。
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