受约束解码有害还是有益？研究重新审视其对 LLM 性能的影响

论文重新审视受约束解码是否损害 LLM 推理，将其分为格式约束、有效性约束和推理约束三类，并从理论上说明适当约束可通过排除无效路径保持或提升性能。作者在四个模型家族、十一个开源模型上做因果消融，发现表面上的性能下降主要来自提示与输出格式不等价，而非解码层屏蔽；有效性约束提升可靠性与可提取性，推理约束在强制有益轨迹时可提升准确率。