XGrammar是由陳天奇團隊開發的一款開源軟件庫，旨在為大型語言模型（LLM）提供高效、靈活且可移植的結構化數據生成能力。它基于上下文無關語法（CFG）來定義數據結構，支持遞歸組合以表示復雜的格式，特別適合生成JSON、SQL等結構化數據。XGrammar通過字節級下推自動機優化了CFG的解釋過程，大幅降低每個token的延遲，實現高達百倍的加速，幾乎沒有額外開銷。

XGrammar是什么

XGrammar是一個高效的開源軟件庫，由陳天奇團隊推出，專為大型語言模型（LLM）設計，提供靈活且可移植的結構化數據生成能力。它依賴于上下文無關語法（CFG），能夠通過遞歸組合來表示復雜的數據結構，適合生成如JSON和SQL等格式的數據。通過字節級下推自動機，XGrammar優化了CFG的解析過程，顯著減少每個token的延遲，實現了百倍的加速效果，并幾乎沒有額外的開銷。此外，XGrammar集成了多種系統優化技術，如自適應token掩碼緩存和上下文擴展，以提高掩碼生成的速度并減少預處理的時間。

XGrammar的主要功能

• 高效的結構化生成：支持上下文無關語法（CFG），可以定義和生成符合特定格式（如JSON、SQL）的結構化數據。
• 靈活性：基于CFG的遞歸規則，能夠靈活地表示復雜的結構，適應多種結構化數據的需求。
• 無開銷集成：XGrammar與LLM推理引擎設計緊密結合，實現了在LLM推理中零開銷的結構化生成。
• 快速執行：經過系統優化，顯著提升了結構化生成的執行速度，相比于最新技術，每個token的延遲減少多達100倍。
• 跨平臺兼容：具備最小且可移植的C++后端，方便集成到多種環境和框架中。
• 自適應token掩碼緩存：在預處理階段生成，加快運行時的掩碼生成速度。

XGrammar的技術原理

• 字節級下推自動機（PDA）：通過字節級PDA解析CFG，支持每個字符的邊緣包含多個字節，能夠處理不規則的token邊界，支持包含sub-UTF8字符的token。
• 預處理與運行時優化：在預處理階段生成自適應token掩碼緩存，加速運行時的掩碼生成。
• 上下文無關與相關token區分：區分上下文無關token和上下文相關token，預先計算PDA中每個位置的上下文無關token的有效性，并將其存儲在自適應token掩碼緩存中。
• 語法編譯：基于語法編譯過程，預先計算掩碼中部分token，加速掩碼生成。
• 算法與系統優化：包括上下文擴展、持續性執行堆棧和下推自動機結構優化等，進一步提升掩碼生成速度并減少預處理時間。
• 掩碼生成與LLM推理重疊：將CPU上的掩碼生成過程與GPU上的LLM推理過程并行化，消除約束解碼的開銷。

XGrammar的項目地址

• 項目官網：xgrammar.mlc.ai
• GitHub倉庫：https://github.com/mlc-ai/xgrammar
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.15100

XGrammar的應用場景

• 編程語言輔助：可用于輔助編寫和調試代碼，自動生成符合特定編程語言規范的代碼片段，提升開發效率。
• 數據庫操作：生成符合SQL語法的查詢語句，協助開發者或應用程序自動構建數據庫查詢，減少手動編寫SQL語句的工作量。
• 自然語言處理（NLP）：生成結構化的訓練數據，以便訓練和優化NLP模型，增強模型對結構化信息的處理能力。
• Web開發：自動生成前端代碼和API文檔，確保文檔與代碼的一致性，提高開發效率與維護性。
• 配置文件和模板：生成和填充配置文件及模板，例如自動生成系統配置、填充郵件模板等，提高自動化水平。

常見問題

• XGrammar是否支持多種編程語言？ 是的，XGrammar可以根據定義的上下文無關語法生成多種編程語言的結構化數據。
• 如何在項目中集成XGrammar？ XGrammar的C++后端設計簡潔，您可以輕松將其集成到各種開發環境和框架中。
• XGrammar的性能如何？ XGrammar通過字節級下推自動機優化運行速度，相比于其他技術，每個token的延遲可減少多達100倍。
• 如何獲取XGrammar的最新版本？ 您可以訪問其官網或GitHub倉庫，獲取最新版本和更新信息。