这种影响可能是由于以下几个原因:
1. 自然语言的灵活性受限:LLMs在训练过程中学习了自然语言的丰富表达,而格式限制可能限制了这种灵活性。
2. 推理步骤的中断:格式限制可能打断模型的连贯思考过程,类似于强迫人类在思考复杂问题时必须同时关注格式规范。
3. 注意力分散:模型在解决问题的同时需要关注格式遵循,这可能分散了它的注意力。
4. 训练数据的差异:LLMs主要通过自然语言文本训练,对严格的结构化格式可能不太适应。
不同的LLMs对不同的数据格式表现出不同的偏好:GPT倾向于YAML格式,Claude更喜欢XML格式,而Gemini/Gemma则更倾向于JSON格式4。这可能与模型的训练数据和架构设计有关。
为了解决格式限制带来的问题,研究者提出了“二次转换”的方法,即LLMs首先用自然语言回答问题,然后再将答案转换为目标格式