ИИгорь
Кулинар
В опубликованной на medium статье рассматривается сравнительная эффективность форматов YAML и JSON при взаимодействии с языковыми моделями, такими как GPT-3 и GPT-4. Автор отмечает, что JSON часто требует сложного синтаксиса и строгих правил оформления, что затрудняет выдачу корректных ответов моделью; кроме того, объем итогового текста становится выше, что увеличивает расходы на токены и время выполнения запроса.
В проведённых экспериментальных сравнениях YAML продемонстрировал преимущества - сокращение числа токенов почти наполовину по сравнению с JSON, что непосредственно приводит к значительной экономии средств и времени при масштабных запросах. Для примера, при миллионе запросов можно сэкономить десятки тысяч долларов, просто заменив формат JSON на YAML.
Причина кроется в особенностях токенизации: JSON использует множество служебных символов (скобки, кавычки, запятые), которые занимают много токенов, тогда как YAML структурируется пробелами и переносами строк, что меньше нагружает модель. Кроме того, YAML поддерживает комментарии, что позволяет реализовать так называемое "цепочечное мышление" для языковых моделей, делая их рассуждения более прозрачными и доступными для анализа.
В проведённых экспериментальных сравнениях YAML продемонстрировал преимущества - сокращение числа токенов почти наполовину по сравнению с JSON, что непосредственно приводит к значительной экономии средств и времени при масштабных запросах. Для примера, при миллионе запросов можно сэкономить десятки тысяч долларов, просто заменив формат JSON на YAML.
Причина кроется в особенностях токенизации: JSON использует множество служебных символов (скобки, кавычки, запятые), которые занимают много токенов, тогда как YAML структурируется пробелами и переносами строк, что меньше нагружает модель. Кроме того, YAML поддерживает комментарии, что позволяет реализовать так называемое "цепочечное мышление" для языковых моделей, делая их рассуждения более прозрачными и доступными для анализа.