本研究解决了大型语言模型在遵循多重软约束方面的不足，设计了高质量输出的自动化获取管道，并引入课程学习训练范式，显著提升了模型能力，具有重要应用潜力。

本文探讨了在深度神经网络中实施硬约束的方法，以提高预测质量。研究表明，硬约束在性能上优于软约束。提出的两阶段训练方法有效满足各种约束，提升模型性能并确保系统属性合规，适用于多种神经网络架构。