突破大模型数数瓶颈：文本精准定位方案

Transformer架构的大模型因缺乏“离散、可验证、逐步更新”的状态，在处理文本字符计数和精准位置定位（如标记错别字下标）时极易出错。针对这一痛点，本文分享了两种实用的工程化解决方案。第一种是“带坐标输入”方案，即在输入端将文本按字拆分并附带下标（如“1:大 2:模”），能显著提升大模型输出下标准确率。第二种是更优的“上下文后期修正”方案，通过给段落分配ID，并要求大模型在输出目标文本时，同时携带其前后相邻的上下文片段（如输出before、target、after及片段ID的JSON结构）。这种结合文本分段与后期坐标修正的混合方案，能将定位准确率提升至95%以上。该方法为文档纠错、精准标注等依赖大模型定位的实际开发场景提供了极具价值的落地参考。