Format Comparison for Models
Создано: 7 марта 2025 г.
Отвечено с использованием Deep Research от Chat01
Вопрос
对大模型提问时使用Xml json md，哪一个格式更好。
使用英文检索，中文返回结果。
Ответ
请问您具体想比较 XML、JSON 和 Markdown 在大模型提问中的哪些方面，例如：
- 解析效率
- 可读性
- 兼容性
- 适用于特定任务（如数据传输、文档格式化）
另外，您希望获取的结果是理论分析、实践案例，还是具体的实验数据？
Исследование
Ответ
深度研究模型中 XML、JSON 与 Markdown 提问效果比较
解析效率
不同格式对模型解析速度和资源消耗有明显差异。一般来说，JSON 格式比 XML 更精简，减少了冗余标记，因此在数据传输和解析上更高效。 stackoverflow.com researchgate.net 实验表明，相同数据用 JSON 表示可比 XML 快约 30–40%（数据量较大时差异更明显） researchgate.net 。Markdown 则更简洁，其标记符号远少于 XML/JSON。在一项将相同内容转换为多种格式的测试中，Markdown 版本的 token 数比 JSON 版本减少约15% community.openai.com 。由于 Markdown 基本接近纯文本且为大多数 LLM “原生”使用的格式，它的内容 token 化效率更高 community.openai.com 。因此，对于同样的信息，Markdown 提问往往最短，解析最快；XML 标签最繁琐，解析耗时稍高，JSON介于两者之间。
信息完整性
提问格式会影响模型对信息的获取和传递完整性。适当的结构能让模型更准确地理解各部分含义。例如，有实践指出如果用明确的XML标签将提示的不同部分包裹起来，模型提取和回答相关信息的准确率更高 news.ycombinator.com 。相反，若使用JSON要求模型严格输出结构，往往因符号转义等细节出错，导致信息缺失或格式不正确 news.ycombinator.com 。学术研究也证实，不同提示格式会带来显著性能差异：OpenAI GPT-3.5 在代码翻译等任务中的表现可因提示模板不同而相差高达40% arxiv.org 。例如，在多项选择题任务中，将同一问题用JSON结构提问比用Markdown提问使准确率提升了42% arxiv.org 。可见，根据格式选择的不同，模型可能遗漏、误读或更好地保留关键信息，影响回答的完整性和准确性。
可读性
对人类而言，Markdown 格式最易读。它以标题、列表等轻量标记组织内容，接近自然书写，几乎没有冗余符号，被认为是“开销最小”的提示格式 news.ycombinator.com 。相比之下，XML 和 JSON 夹杂大量尖括号、引号和花括号，不直观，阅读和编写负担更重。对机器/模型而言，清晰的结构有助于理解复杂提示。若提问包含多个部分或上下文，需要划分结构，采用 Markdown 标题、列表能提高可读性和条理性 reddit.com ；使用XML标签显式标记不同段落或内容类型，则能更加明确地划分信息边界 news.ycombinator.com 。这在提示包含定义、上下文和问题等不同模块时尤其有益。然而，如果问题很直接单一，引入额外的XML/JSON标记只会增加解析开销而无实质益处 reddit.com 。模型从上到下线性读取提示，内容简单时纯文本或Markdown已足够清晰，过多格式反而冗余 reddit.com 。值得一提的是，大型语言模型在训练过程中大量接触了网页文本和Markdown格式 community.openai.com ；因此Markdown对模型来说也是较自然和易于处理的格式，有助于人机都快速理解提示内容。
兼容性
在不同应用场景下，XML、JSON 和 Markdown 各有其适用性和兼容优势：
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JSON：作为轻量级数据交换格式，被广泛应用于Web接口和各类API中，易于被后端程序解析和生成 stackoverflow.com 。如果Deep Research模型与其他系统集成（例如函数调用或工具使用），JSON格式的提问/输出便于下游处理和验证。另外，JSON结构清晰规范，非常适合要求模型填充特定字段、返回结构化结果的场景。但需要注意确保模型严格遵守JSON语法，否则格式错误会导致解析失败。
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XML：XML具有模式（Schema）和命名空间等特性 stackoverflow.com ，能支持复杂层次的数据结构，对格式严谨性要求高的场景（如某些企业系统、SOAP协议通信）依然适用 stackoverflow.com stackoverflow.com 。如果模型或应用预先约定了XML结构（例如某些经过特殊训练的模型如Claude善于处理带XML标签的提示 news.ycombinator.com ），那么使用XML能提高提示与既有工作流的兼容性。在需要严格区分提示的各部分或让模型按段落处理时，XML标签也提供了通用且不易混淆的分隔方式。
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Markdown：Markdown更适合人机交互和内容展示。在聊天问答、文档生成等场景，Markdown书写的提问既方便人阅读，又不会影响模型理解，是Deep Research这类场景的首选格式。例如，本次研究问题就使用了Markdown列出要点，使模型更清楚地逐条作答。很多对话模型（如ChatGPT）默认以Markdown格式返回答案，包含列表、表格、引用等，从而增强可读性和表达力。因此，在需要易读输出且不要求特定数据结构的绝大多数研究问答场景下，Markdown 提问是最为兼容、直观的选择。
实际案例
以下案例进一步说明不同格式对模型效果的影响：
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案例1：提示格式对回答质量的比较测试 – 有开发者针对同一任务编写了多种格式的提示，在Llama等模型上进行对比。结果显示，使用XML格式编写提示的效果最佳；纯文本紧随其后；Markdown格式稍逊一筹；而直接采用JSON结构的提示效果最差 reddit.com 。这表明在需要结构的提示中，过于繁琐或符号密集的格式（如JSON）可能干扰模型理解。
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案例2：GPT-3.5 不同格式提示的性能差异 – 微软的一项研究中，将相同上下文分别格式化为纯文本、Markdown、JSON等模板喂给GPT系列模型，发现格式选择显著影响模型性能 arxiv.org 。在一个法律多项选择题实验里，用JSON格式提供问题选项使GPT-3.5的准确率比Markdown格式提高了42% arxiv.org 。但更强大的GPT-4对提示格式的鲁棒性更高，性能几乎不受格式变化影响 arxiv.org 。该研究提醒我们在追求最佳效果时需要针对任务尝试最优的提示格式，而非想当然地使用单一模板。
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案例3：减少Token开销的实践 – OpenAI开发者社区中有人分享了压缩提示的经验：他将一份较大的JSON数据转换为功能等价的Markdown格式，结果token数量减少了约15%（从原JSON的13,869降至Markdown的11,612） community.openai.com 。由于OpenAI接口对每次交互的token有限制，采用Markdown成功降低了提示长度，从而在高容量数据传输场景下提升了效率。这体现出巧妙选择格式可以在保证内容不变的前提下，大幅优化模型交互效率。
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案例4：XML标签提升输出可靠性 – Hacker News上用户“NeatPasta”分享了大量实验后的心得：为了让模型产出易于机器解析的结果，XML是最好的输入和输出格式。 news.ycombinator.com 他发现如果用XML标签对提示内容进行标记，模型在遵循指令和准确提取信息方面表现更好；而让模型以JSON格式输出时，往往会因为一个细小的未转义字符而导致输出的JSON无效 news.ycombinator.com 。例如，用
<summary>标签包裹内容可以提示模型去生成对应概要，从而提高输出的可靠性和一致性。这一案例说明，在要求结构化输出的应用中，精心设计的XML提示比JSON更不易出错。
结论和推荐
综合比较，Markdown、JSON 和 XML 各有优劣，选择合适的提问格式应视具体场景和需求而定：
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如果侧重于提问的清晰易读和模型响应的直观准确（例如人机对话、研究问答），Markdown是首选。它能够以最少的符号传递丰富的信息结构，既利于模型理解又方便人阅读。在 Deep Research 模型实践中，建议继续使用 Markdown 来组织问题要点，以确保信息传递清楚完整。
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若需要传递复杂结构化信息或明确区分提示中的不同部分，可以考虑在 Markdown 基础上引入适当的标记结构。例如，用标题或列表分段，或在必要时使用简单的 XML 标签标明各段的语义。这种方式在多段上下文、定义加询问等复杂提示中有助于保持信息的完整性和减少歧义。当模型（如Claude）对XML有专项优化时，XML格式提示的效果会更好。
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JSON更适合于工具集成和结构化数据输出场景。例如，通过函数调用API要求模型返回JSON，便于下游程序解析。在提问阶段直接使用JSON格式应慎重，除非模型经过微调能识别此格式，否则可能增加解析负担。若必须使用，需严格校验模型输出，或提供示例确保其遵循JSON结构。
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不要过度格式化简单问题。正如实践所示，只有在提示内容复杂时，结构化格式才有意义；对于单一明了的问题，保持提问简洁（纯文本或轻量Markdown）更高效 reddit.com 。过多无关的标签和符号可能占用上下文长度且带来潜在解析错误。
总的来说，在 Deep Research 模型中，推荐默认采用 Markdown 进行提问，辅以必要的结构来提升清晰度。同时，根据具体应用需求选用 JSON 或 XML：当需要模型输出易被机器读取的数据时，可考虑JSON但要防范格式错误；当需要严格的段落划分或已有XML工作流时，可尝试XML标签。在实际应用中，最好针对你的任务对不同格式进行小规模测试，从中选取对模型理解最友好、信息最完整的格式，以获得最佳效果和可靠性 arxiv.org 。每种格式都有其适用边界，明智地匹配场景才能充分发挥 Deep Research 模型的能力。