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我看到一个问题，关于JSON模式、函数调用、约束生成和SAP之间的区别是什么。我想分享一些我对此的想法和直觉。

这里还有一些基准测试，以便更好地理解其中一些的表现：

模型函数调用AST解析器SAP
gpt-3.5-turbo87.5%75.8%92%
gpt-4o87.4%82.1%93%
claude-3-haiku57.3%82.6%91.7%
gpt-4o-mini19.8%51.8%92.4%
claude-3-5-sonnet78.1%93.8%94.4%
llama-3.17b-60.9%76.8%

这是使用berkely函数调用排行榜运行的。然而，在查看了BFCL中的数据后，我实际上不像以前那样信任它了，但这又是另一回事了。

完整帖子：https://www.boundaryml.com/blog/schema-aligned-parsing

讨论总结

本次讨论主要聚焦于JSON模式、函数调用、约束生成和SAP（Schema-Aligned Parsing）之间的区别，以及它们在不同模型中的性能表现。帖子中提供了详细的性能基准数据，展示了各模型在函数调用、AST解析和SAP方面的表现。评论部分则深入探讨了在JSON模式中添加“Chain of Thought”（CoT）的方法，以及非结构化推理的优点和结合两种技术的潜在价值。

主要观点

  1. 👍 在JSON中添加CoT可以通过增加“reason”字段实现
    • 支持理由：这种方法可以在最终结果发送给客户端之前删除“reason”字段，从而实现CoT。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 非结构化推理有时可以带来好处，减少解析失败的可能性
    • 正方观点：非结构化推理可以灵活处理复杂情况，减少解析失败。
    • 反方观点：无
  3. 💡 JSON输出越长，失败的可能性越大
    • 解释：长JSON输出可能导致解析失败，特别是在复杂场景中。
  4. 💡 在某些情况下，结合结构化和非结构化推理技术可能是有价值的
    • 解释：结合两种技术可以充分利用各自的优势，提高整体性能。
  5. 💡 可以使用语法文件来规避JSON输出过长的问题
    • 解释：通过使用语法文件，可以有效管理JSON输出长度，避免解析失败。

金句与有趣评论

  1. “😂 jkflying：You can add CoT to json by adding something like a "reason":"…" field before the output field.”
    • 亮点：提出了在JSON中实现CoT的具体方法。
  2. “🤔 kacxdak：The only caveat here is that sometimes you can benefit from unstructured reasoning.”
    • 亮点：指出了非结构化推理的潜在优势。
  3. “👀 kacxdak：Adding CoT can make that output much larger.”
    • 亮点：强调了添加CoT可能导致的输出长度问题。
  4. “👀 PizzaCatAm：You can get around that with a grammar file.”
    • 亮点：提出了使用语法文件来解决输出过长问题的方法。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，主要集中在技术讨论和性能分析上。评论中对于CoT和非结构化推理的讨论较为积极，认为这些技术有其独特的优势和应用场景。

趋势与预测

  • 新兴话题：结合结构化和非结构化推理技术，以及使用语法文件优化JSON输出。
  • 潜在影响：这些技术的发展和应用可能进一步提升模型在复杂任务中的性能和可靠性。