本文介绍语言模型解码策略与输出控制。解码算法将模型logits转为文本，影响生成质量。主要方法包括：贪心解码（确定性但可能单调）、温度采样（控制随机性）、Top-k与核采样（过滤低概率词）、重复惩罚（减少重复）、束搜索（多候选但成本高）、停止条件及结构化输出约束（如JSON）。选择合适策略需平衡质量与性能。

本文介绍如何设计、提示和验证大型语言模型输出为严格的JSON格式，以便在生产系统中可靠解析和使用。重点在于JSON提示的优势、清晰的模式设计和Python工作流程。通过结构化的JSON提示，可以有效控制模型输出，减少变异性，确保生成的数据可直接应用。

本文探讨了如何通过伪代码精确控制大语言模型（LLM）的输出和执行逻辑。伪代码提供了更明确的描述方式，能够帮助分解复杂任务和定义子任务的执行逻辑，从而提高模型的理解和输出质量。文章通过示例展示了伪代码在整理视频文稿和生成多张图片中的应用，强调了其在复杂任务中的优势。