arXiv cs.AI· Michael Hind, Basel Shbita, Bo Wu, Farhan Ahmed, Chad DeLuca, Nathan Fulton, David Cox, Dan Gutfreund·· 2 天前AI 评分22
LLMON：一种 LLM 原生标记语言，在 LLM 接口中利用结构与语义
LLMON: An LLM-native Markup Language to Leverage Structure and Semantics at the LLM Interface
AI 导读
研究者提出 LLM 原生标记语言 LLMON（LLM Object Notation），用于向 LLM 传递文本的结构与语义元数据，可应用于模型训练、提示和推理实现，以提升模型准确性、安全性与安全性。该工作讨论了 LLM 原生标记语言的设计要求，并给出 LLMON 在训练与推理两类用例上的初步实证证据。
正文 · AI 翻译
摘要：文本大语言模型（LLM）提供了一个简单且熟悉的接口：一串文本同时用于输入和输出。然而，传递给 LLM 的信息往往具有更丰富的结构和语义，而这些并未在字符串中体现。例如，大多数提示词同时包含指令（“将这篇论文总结成一段话”）和数据（要总结的论文），但在传递给模型时通常并不加以区分。这可能导致模型混淆和安全风险，例如提示注入攻击。
本工作通过引入一种 LLM 原生标记语言 LLMON（LLM Object Notation，发音为“Lemon”）来解决这一缺陷，该语言能够以自然的方式将文本的结构和语义元数据传达给 LLM。这些信息随后可用于模型训练、模型提示和推理实现，从而提升模型的准确性、安全性和安全性。这类似于编程语言类型可用于多种目的，例如静态检查、代码生成、动态检查和 IDE 高亮显示。
我们讨论了 LLM 原生标记语言的一般设计要求，介绍了 LLMON 标记语言并展示其如何满足这些设计要求，描述了 LLMON 工件中包含的信息如何有益于模型训练和推理实现，并为其在这两个用例中的价值提供了一些初步的实证证据。我们还讨论了 LLM 原生方法所开启的更广泛的问题和研究机会。
| 评论： | 28 页 |
| 学科： | 软件工程（cs.SE）；人工智能（cs.AI）；编程语言（cs.PL） |
| 引用为： | arXiv:2603.22519 [cs.SE] |
| （或使用 arXiv:2603.22519v4 [cs.SE] 查看此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.22519 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来源：arXiv cs.AI · arxiv.org