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讨论总结

原帖作者介绍了自己创建的新结构化输出方法PSE，称其性能优于现有解决方案、开源且易于集成。评论者们围绕PSE展开多方面讨论，包括与其他类似项目（如outlines、guidance、LMQL、BAML等）的比较，在不同场景（如云服务提供商、多模态语言模型、vLLM项目等）下的应用，对其原理、性能指标（如基准测试中的“正确性”）的疑问，以及对新方法表示认可、期待或提出改进建议等，整体氛围积极，大家积极探索新方法的潜力。

主要观点

  1. 👍 PSE为获取更好的LLMs结构化输出而构建
    • 支持理由：创建者为从自己的大型语言模型中得到更好结构化输出而构建PSE，且PSE在生成期间能保证多种格式输出的结构有效性。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 PSE性能优于如Outlines等现有解决方案
    • 正方观点：创建者通过基准测试表明PSE性能更好，生成质量更高、生成时间更快。
    • 反方观点：有评论者对基准测试中的“正确性”含义以及比较优势提出疑问。
  3. 💡 PSE受outlines局限性启发而创建
    • 解释：创建者jckwind11表示知道outlines及其局限性，从而创造了PSE。
  4. 💡 outlines的API存在挑战，有兼容性问题
    • 解释：maxtheman提到在使用outlines时遇到API挑战和兼容性问题，所以对PSE感到兴奋。
  5. 💡 PSE更模块化、易用
    • 解释：在与guidance比较时，jckwind11认为PSE更模块化、易用，而guidance是完整推理库，PSE便于在推理管道中即插即用。

金句与有趣评论

  1. “😂 u/jckwind11 looks HOT!!!”
    • 亮点：以一种诙谐幽默的方式表达对原帖作者的称赞。
  2. “🤔 The PSE outperforms outlines according to our benchmarks (see our published benchmarks).”
    • 亮点：用数据（基准测试）说明PSE相对于outlines的优势。
  3. “👀 I remember reading that guidance - style frameworks decrease the model intelligence somewhat, that’s why I never use them, and I format the output using a second pass for formatting.”
    • 亮点：提出不同的观点，认为引导式框架会降低模型智能，阐述自己采用二次处理格式化输出的原因。
  4. “😎 Great stuff, and can’t wait to dive into it.”
    • 亮点：简洁地表达对新方法的期待和赞赏。
  5. “🤓 At first glance, the PSE is more modular, and easier to use.”
    • 亮点：快速概括PSE的优点。

情感分析

总体情感倾向积极。主要分歧点在于对PSE优势的判断依据（如基准测试中的“正确性”含义），以及PSE与其他类似项目对比时的差异。可能的原因是不同评论者的背景知识、使用经验和需求不同，导致对新方法的理解和评价标准存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：PSE与更多不同类型项目（如Ollama、llama.cpp API等）的集成与应用。
  • 潜在影响：如果PSE确实在性能和易用性上表现优秀，可能会推动相关领域（如大型语言模型的结构化输出方面）的发展，促使更多人关注和采用这种新的结构化输出方法，也可能促使其他类似项目进行改进或重新评估自身的定位。

详细内容：

标题：创新的结构化输出方法在 Reddit 引发热议

在 Reddit 上，一则关于创建了新的结构化输出方法的帖子引起了广泛关注。帖子标题为“I created a new structured output method and it works really well”，点赞数和评论数众多。

原帖作者 jckwind11 表示，因对现有库不满，创建了代理结构化引擎（PSE），并强调 PSE 在生成期间能保证 100%结构有效的输出，且在性能上优于现有解决方案。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为 PSE 是一种受限生成工作流程的变体；也有人质疑为何不采用传统的 gbnf 语法，对此作者解释了 PSE 相较于传统语法的优势，如处理动态工具列表更自然等。

有人询问如何将其定制为非 JSON 格式，作者给出了相关的 Colab 链接。还有人探讨了 PSE 与其他类似框架如 guidance 的区别，作者认为 PSE 更具模块性和易用性。

对于“正确性”在基准测试中的含义，作者进行了解释，指出只有 PSE 和 outlines 在生成有效输出方面能做到 100%，其他库存在错误评级。

不少用户对 PSE 表现出期待和兴趣，如有人期待其能应用于 vLLM 项目，作者也表示这是本周的重要目标。

总的来说，关于 PSE 的讨论展现了人们对创新结构化输出方法的关注和期待，同时也对其性能、适用性和与现有技术的比较进行了深入探讨。但关于其在实际应用中的具体表现和更多潜在优势，还需要进一步的实践和验证。