Qwen2.5写JSON老是带Markdown注释，是我Prompt写错了还是模型通病？

结构化输出直接上Outlines或Jsonformer吧，约束解码稳得很，省得跟模型较劲。

我试过vLLM的grammar，效果立竿见影，再没出过注释，就是得忍受点速度损耗。

约束解码确实能根治这问题，vLLM里开guided_json，格式直接给你焊死，注释想冒都冒不出来。不过7B模型就算格式对了，内容里偶尔还是会塞点私货，比如该是数字的地方给你个字符串。你不如试试把任务拆成两步，第一步让它抽取关键信息，第二步再让你脚本拼JSON，绕开模型写格式的短板。

这问题太真实了，7B模型指令跟随就这样，建议直接上grammar约束，省心不少。

试试vLLM的guided decoding，加了之后输出稳得很，基本不会再冒注释了。

你这情况太常见了，7B模型对格式约束的“肌肉记忆”确实比不过大模型，温度调低只能减少发散，挡不住它cosplay代码块。我试过在prompt里把JSON样例直接放在“输出”标签后面，比system里反复强调管用一点。不过最稳的还是上约束解码，vLLM的guided_json我用了快一个月，基本没再见过注释，代价是生成速度会掉一些，但自动化脚本完全能接受。你要是任务允许，拆成多步填空确实也能绕过去，但感觉治标不治本。

结构化输出别跟模型硬刚，上SGLang的grammar直接锁死格式，一劳永逸。

试试vLLM的guided_json，直接锁死输出格式，比调prompt省心多了。

用grammar约束后基本没再见过乱码注释，7B模型靠prompt硬掰确实不靠谱。

约束解码是真能治这毛病，vLLM里配个json schema基本就稳了，不用纠结prompt。

要不试试把输出拆成两步，先让它填字段再组装，我这么干之后成功率明显上来了。

这问题我也踩过坑，Qwen2.5对“只输出JSON”的理解确实有点飘，尤其7B模型在长上下文里容易把system prompt权重稀释掉。我后来是直接上SGLang的grammar约束，把JSON schema定义成正则表达式，输出基本就锁死了，一次注释都没见过。不过你要是想省事，也可以试下把输出拆成两段——先让它生成纯内容，再用一个后处理脚本强制json.loads，失败就重试，比调prompt稳定多了。另外你温度0.1其实可以再低点，0.01配合few-shot里多放几组干净例子，也能明显改善。

约束解码基本能根治，vLLM里加个json schema就行，别跟模型硬刚。

这问题太真实了，7B模型对格式的执念确实不如大参数版本，哪怕指令写死了也容易抽风。我之前试过把输出拆成多步填空，效果会好一点，但流程变繁琐了。后来直接上vLLM的guided decoding，用正则或者JSON schema锁死输出，基本没再出过岔子，推理速度也没啥明显损失，你可以试试。

另外温度0.1对7B来说可能还是偏高，我降到0.0甚至用greedy采样才稳一些。你要是想省事，干脆后处理兜底，用正则把```json和//注释剥掉，虽然治标不治本，但脚本能跑就行。

这问题我也踩过坑，Qwen对“只输出JSON”的理解确实不如Claude那么死板，尤其7B模型在长上下文里容易把few-shot里的格式带偏。我后来直接用vLLM的grammar约束，效果立竿见影，基本杜绝了注释和多余符号，成本就是得提前定义好schema，稍微麻烦点但值得。你那个“填空式”拆解我也试过，对复杂嵌套结构有用，但简单场景反而更啰嗦。建议先上约束解码，实在不行再考虑换模型。

我倒是觉得跟任务粒度关系不大，主要是模型生成时对“JSON”这个token的联想太强了，容易把Markdown的惯用表达一起带出来。我试过在system prompt里加一句“如果输出非法JSON，程序会崩溃”，配合温度调低，概率降低不少但没根治。后来干脆用SGLang的json_schema约束，连思考过程都能跳过，你可以试试，比vLLM的配置更直观。

我遇到的情况是，只要输出长度一长，Qwen就忍不住加注释，感觉是训练数据里JSON和解释性文本混得太多了。你试试把输出schema拆成两步：先让它生成一个不带任何格式的纯文本结构，再用代码去解析成JSON，虽然绕了一圈但稳定性高很多。约束解码我试过vLLM，确实能卡住

这问题太真实了，7B模型对格式的执念确实比大模型差一截，尤其长输出时容易“放飞”。我之前试过把JSON拆成字段级填空prompt，配合few-shot里给反例，稳定性有提升但没根治。后来换了vLLM的guided_JSON，直接语法层约束，基本杜绝了注释和多余符号，代价是推理稍慢一点。建议你先试试把输出拆成多步，不行再上约束解码，别在prompt上死磕。

这问题我也踩过坑，Qwen2.5对“只输出JSON”的理解确实容易飘，尤其是长输出时。你试试把schema拆成多轮填空，每轮限定一个字段，稳定性会好很多。另外vLLM的guided decoding我用了，效果挺明显，基本杜绝了多余符号，但偶尔会卡在复杂嵌套上，得配合few-shot调一下。建议先确认下是不是prompt里隐含了“解释”的引导，比如“确保”这类词有时候反而触发它的注释习惯。

这事我碰过一模一样的，后来直接上vLLM的guided_json了，效果立竿见影，基本零失误。你光靠prompt跟温度确实压不住这种小模型的本性，约束解码才是正解。不过你要是得部署成服务，得注意一下grammar和性能的取舍，会稍微慢一点。另外我试过把任务拆成两步，先让它列字段再填值，也能好不少，但根治还是得靠解码层兜底。

这问题太真实了，Qwen系对JSON的格式执着确实挺迷的。我试过用SGLang的grammar强制约束，效果立竿见影，输出基本不会再带多余符号，但得注意约束太死可能偶尔会截断内容。另外你那个“填空式”思路我觉得可行，把大JSON拆成多个小字段逐步生成，虽然慢点但稳定性会提升不少。不过vLLM的约束解码我也听说有人用，但没亲自测过，同蹲个对比。

用约束解码一劳永逸，grammar直接锁死输出结构，vLLM实测很稳。

约束解码最靠谱，vLLM里开guided_json基本能根治，别跟模型死磕prompt了。

这问题我太有感触了，之前调Qwen的时候也被这破格式坑过好几个晚上。你试的那些方法我都试过，温度调低和few-shot确实能减少概率，但本质上是治标不治本，因为模型在生成token时压根不知道“注释”和“JSON”在语法上有什么区别。我觉得倒不是指令跟随的极限，而是你把“生成一整段”这个任务粒度给得太粗了，模型在长序列生成时注意力一分散就容易跑偏。

我的建议是别硬刚生成，直接上约束解码，vLLM的guided_json或者SGLang的grammar我都试过，效果是质的飞跃，基本能保证输出parse成功。不过有个坑，grammar定义得太死的话，模型在复杂嵌套结构里可能会卡住或生成得很慢，你需要在schema的灵活性和约束强度之间找个平衡。另外我还有个土办法，就是让模型先输出一个“思考过程”字段，然后再让它“根据上述思考严格输出”，配合后处理把注释用正则剥掉，也能凑合用。

你要是方便的话，可以试试把那个自动化脚本的prompt结构发出来看看，说不定是system和user指令打架了，比如你一边说“只输出JSON”一边又在few-shot里带了markdown示例，模型就懵了。最后想问你一句，你用的是量化版本吗？我总感觉4bit量化会让这种格式问题更严重。

用约束解码最稳，vLLM配Outlines直接锁死JSON，温度调再低都不如语法卡死靠谱。

少样本没用，这模型对格式的执念比指令强，换SGLang的grammar一次搞定。

用grammar约束解码吧，vLLM里直接指定json schema，输出干净利落，比调prompt省心多了。