DECO-G: разделение задачи и формата через вероятностную модель

Проблема: LLM плохо справляется когда нужно одновременно решать задачу и соблюдать формат вывода. Просишь 'реши задачу + выведи в JSON' — модель либо думает правильно но ломает формат, либо соблюдает формат но ошибается в логике. DECO-G позволяет получать точный формат БЕЗ деградации качества рассуждений — метод разделяет эти процессы на уровне декодирования. Модель получает только задачу, а за формат отвечает отдельный модуль (HMM) — он корректирует вероятности токенов так, чтобы ответ органично принял нужную структуру, не обрывая логику.