原贴链接

由于帖子仅为一个网址链接，没有具体内容可翻译，内容部分为空

讨论总结

整个讨论围绕原帖关于结构化生成展开。在创意写作方面，有人认为原帖建议有用但在创意写作应用上自己未成功，创意写作结构复杂是挑战，XML等比JSON可能更适合。在代码生成相关话题中，指出JSON结构让LLM返回代码时性能受损、存在限制，XML可替代JSON，Yaml在标记效率和处理代码方面各有优劣等，整体氛围是对相关技术话题进行理性探讨。

主要观点

  1. 👍 原帖对结构化生成建议有用但创意写作应用未成功
    • 支持理由：AutomataManifold表示个人更关注创意写作方面的应用但未取得成功。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 创意用例是结构化生成的新兴探索领域
    • 正方观点：CountBayesie认为创意用例是有趣的探索空间且刚刚开始。
    • 反方观点：无
  3. 💡 JSON结构在让LLM返回代码时有性能受损情况
    • 支持理由：评论者根据自身经验，指出存在如对引号内值限制大等问题。
    • 反方观点：无
  4. 🤔 XML在创意写作应用中效果可能优于JSON
    • 支持理由：AutomataManifold表示使用XML和类似markdown标头效果似乎更好。
    • 反方观点：无
  5. 🤓 Yaml在标记效率上更好但处理多行代码时较脆弱
    • 支持理由：评论者承认Yaml标记效率好，但在处理多行、格式敏感代码时有脆弱性。
    • 反方观点：无

金句与有趣评论

  1. “😂 For my personal use, I’m more interested in an application neither side is looking at here: creative writing.”
    • 亮点：指出了不同于讨论双方的关注方向，聚焦创意写作。
  2. “🤔 Creative use cases are certainly an interesting space for structured generation right now, an area that we’re just starting to explore!”
    • 亮点：强调创意用例是结构化生成的新兴有趣探索领域。
  3. “👀 In my experience one area where performance does suffer with structure constraints is when you are trying to get an LLM to return code within a JSON - structured format.”
    • 亮点：基于自身经验点明JSON结构在LLM返回代码时的性能受损情况。
  4. “💡 Right now I’m using XML and markdown - like headers that mostly seem to work, so it may just be the JSON that’s the problem.”
    • 亮点：提出XML和markdown - like headers可行，暗示JSON可能存在问题。
  5. “🤨 Agree on token efficiency but if you want multi line, format - sensitive code in one of the fields, it is very fragile.”
    • 亮点：清晰阐述Yaml在处理特定代码时的脆弱性与标记效率的关系。

情感分析

总体情感倾向为中性，主要是在对技术问题进行理性探讨，没有明显的情感偏向。主要分歧点较少，可能是因为参与讨论的人大多从技术层面分析，比较客观。

趋势与预测

  • 新兴话题：如何进一步优化创意写作中的结构化生成，以及如何在LLM的代码生成中避免JSON结构带来的问题。
  • 潜在影响：对开发人员在选择结构化数据格式时提供更多参考，可能促使更多关于LLM与不同结构数据交互的研究。

详细内容：

标题：《对“让我畅所欲言”的回应：畅所欲言到底意味着什么》

这篇在 Reddit 上引起关注的帖子（https://blog.dottxt.co/say-what-you-mean.html）引发了众多热烈的讨论。截至目前，获得了大量的点赞和众多评论，主要聚焦于结构化生成的相关话题。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

有人认为结构化生成有着有趣且实用的用途，比如现在在创意用例方面是一个值得探索的有趣领域。有人表示对创意写作方面很感兴趣，因为创意写作是有结构的，像情节、人物、场景等。还有人提到通过结构化生成以 YAML 格式输出内容并附上详细示例，效果要好很多。

在个人经历和案例分享方面，有人制作了一个非常有趣的 Lore Generator（https://github.com/dottxt-ai/demos/tree/main/lore-generator）以及一个 SCP 条目生成器（https://github.com/dottxt-ai/cursed/tree/main/scp），并取得了一些不错的成果（https://dottxt-ai.github.io/cursed/scp/entries/）！还有人在一个小演示中利用结构化生成来创作一个带有角色、证据、误导线索等的谋杀悬疑情节（https://github.com/cpfiffer/hey-babe/blob/main/outlines-murder.py）。

在有趣或引发思考的观点中，有人表示目前正在使用 XML 和类似于 Markdown 的标题，大多时候效果不错，也许只是 JSON 存在问题。有人根据自身经验指出，在试图让大型语言模型以 JSON 结构化格式返回代码时，性能会受到结构约束的影响，存在两个问题：一是 JSON 对引号内的值限制较多，像换行符的转义等，较弱的模型很难处理正确，结果经常被损坏到无法修复；二是根据一些研究，限制为 JSON 似乎会损害代码质量和准确性，比如 https://aider.chat/2024/08/14/code - in - json.html 。为了解决第一个问题，可以使用基于 XML 的结构，现在代码可以逐字返回在 CDATA XML 块中，无需转义换行符等。大型语言模型在训练中见过大量的 XML，所以生成有效的 XML 没有问题。为支持这一点，最近在 Langroid（一个来自 CMU/UW - Madison 研究人员的多代理大型语言模型框架）中添加了基于 XML 的工具调用：https://langroid.github.io/langroid/notes/xml - tools/ 。有人提出 YAML 更好且更节省令牌，不过也有人认为，如果想要在字段中的多行、格式敏感的代码，就会非常脆弱。虽然知道可以使用“|”或“|1”等，但即使这样也不像在 XML 中使用 CDATA 块那样无问题，它允许逐字插入代码，无需担心与封闭的 XML 语法冲突等。但 XML 确实会消耗令牌。

讨论中的共识在于大家都在积极探索不同的结构化生成方式，以寻求更高效和准确的结果。特别有见地的观点如关于 XML 和 YAML 的优缺点分析，丰富了整个讨论，让人们对结构化生成有了更深入的思考。

总之，这次关于结构化生成的讨论展示了其在实际应用中的多样性和复杂性，也为未来的研究和应用提供了更多的方向和思路。