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讨论总结

该讨论围绕标题“JSON makes llms dumber?”展开，大家从不同角度探讨了JSON对大型语言模型（LLM）的影响。有人分享了自己的测试经历，有人从JSON和YAML的特性对比出发，还有人提及模型能力与训练数据的关系，整体氛围比较理性，大家各抒己见。

主要观点

  1. 👍 JSON的分隔符等字符多像噪音，YAML在这方面的字符相对较少
    • 支持理由：JSON具有更多像分隔符这样的字符，对于一般的大型语言模型（LLM）来说更像是噪音，YAML相对简洁
    • 反对声音：无
  2. 🔥 JSON格式可能对大型语言模型的输出有影响，会使其输出变得不那么理想
    • 正方观点：多个评论者分享实验结果表明在某些任务中JSON格式下模型输出不理想，如在生成邮件时可能被截断
    • 反方观点：有评论者表示自己使用JSON取得很好成果
  3. 💡 JSON对LLM的影响取决于LLM固有知识
    • 解释：不同的LLM本身的固有知识不同，其对JSON的处理能力也不同
  4. 🤔 在小模型中JSON比YAML在使llms变笨这一情况上表现更好
    • 支持理由：评论者推测是因为训练数据集中JSON数据量的原因
    • 反对声音：无
  5. 😎 应针对自身用例和所选模型评估格式与模式
    • 解释：不同场景下结果不同，在语言模型领域很难有一成不变的规则

金句与有趣评论

  1. “😂 JSON makes everybody dumber”
    • 亮点：这是一种比较主观且夸张的观点表达，与其他从技术角度分析的评论形成对比
  2. “🤔 I find just having the model output markdown wherever possible yields the best results.”
    • 亮点：提出Markdown输出能得到较好结果，在众多关于JSON、YAML等格式的讨论中比较独特
  3. “👀 In the LLM world, hard & fast rules are not easy to come by.”
    • 亮点：总结了在语言模型领域很难有固定规则这一情况

情感分析

总体情感倾向比较中立，主要分歧点在于JSON是否会使LLM变笨以及不同格式对LLM的影响。造成这种分歧的原因可能是不同人使用的模型、任务场景、测试数据等方面存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：有评论者提出是否JSON对人类也有类似影响，这个话题可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果进一步确定JSON等格式对LLM的影响，可能会影响到开发人员在使用LLM时对数据格式的选择，也可能影响相关数据格式在语言模型训练中的比重。

详细内容：

标题：JSON 会让大型语言模型变笨吗？

在 Reddit 上，一则关于“JSON makes llms dumber?”的讨论引起了众多关注，获得了大量的点赞和评论。该帖子主要探讨了 JSON 格式对大型语言模型（LLM）性能的影响。

讨论焦点与观点分析如下：

有人认为 JSON 由于包含更多的分隔符等字符，对普通 LLM 来说更像是噪声，而 YAML 这类格式则相对简洁。但也有人指出这很大程度上取决于模型的训练材料，若经过大量 JSON 训练，处理起来就没问题。还有观点提到 JSON 输出使用的标记约比其他格式多 33%。有人分享自己的经历，如使用 ollama + qwen2.5 14b 进行函数调用实验时，以 JSON 形式返回数据非常不一致。

一些用户认为 YAML 支持内联注释，有助于提供更多输入上下文。有人提到 CSV 可能能节省更多标记。有人指出对于不同模型，JSON 和 YAML 的表现各异，例如在小型模型中 JSON 可能效果更好，这或许与训练数据集中 JSON 数据的数量有关。

还有用户提供了相关论文链接：Let Me Speak Freely? A Study on the Impact of Format Restrictions on Performance of Large Language Models https://arxiv.org/abs/2408.02442 。

有用户分享在让 LLM 生成邮件时，若以 JSON 格式响应，邮件文本往往较短甚至截断，而不指定格式则能生成完整邮件。也有人在测试中发现 XML 效果不错。

对于 YAML，有人认为它易于阅读但编写困难，存在语法规则复杂等问题。有人觉得输出越接近自然语言且标记越少，错误越少，输出 markdown 效果可能最佳。

总之，关于 JSON 对 LLM 性能的影响，各方观点不一。有人认为它存在问题，也有人表示在某些情况下效果良好。这取决于模型的训练数据、参数数量等多种因素，在实际应用中应根据具体情况评估选择合适的格式。