論文の概要: Navigating the Impact of Structured Output Format on Large Language Models through the Compass of Causal Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21791v1
• Date: Fri, 26 Sep 2025 02:47:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.138854
• Title: Navigating the Impact of Structured Output Format on Large Language Models through the Compass of Causal Inference
• Title（参考訳）: 因果推論のコンパスによる大規模言語モデルに対する構造化出力形式の影響の探索
• Authors: Han Yuan, Yue Zhao, Li Zhang, Wuqiong Luo, Zheng Ma,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)からの構造化出力は、生成された情報を処理する際の効率を向上した。 構造化フォーマットが完全性と事実的正確性を高めることを示唆する者もいる。 LLMの推論能力を制限し、標準評価指標の削減につながると主張する者もいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.064159965912387
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Structured output from large language models (LLMs) has enhanced efficiency in processing generated information and is increasingly adopted in industrial applications. Prior studies have investigated the impact of structured output on LLMs' generation quality, often presenting one-way findings. Some suggest that structured format enhances completeness and factual accuracy, while others argue that it restricts the reasoning capacity of LLMs and leads to reductions in standard evaluation metrics. Potential limitations of these assessments include restricted testing scenarios, weakly controlled comparative settings, and reliance on coarse metrics. In this work, we present a refined analysis using causal inference. Based on one assumed and two guaranteed constraints, we derive five potential causal structures characterizing the influence of structured output on LLMs' generation: (1) collider without m-bias, (2) collider with m-bias, (3) single cause from instruction, (4) single cause from output format, and (5) independence. Across seven public and one developed reasoning tasks, we find that coarse metrics report positive, negative, or neutral effects of structured output on GPT-4o's generation. However, causal inference reveals no causal impact in 43 out of 48 scenarios. In the remaining 5, 3 involve multifaceted causal structures influenced by concrete instructions.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)からの構造化出力は、生成した情報の処理効率を向上し、産業アプリケーションで採用されている。 以前の研究では、構造化された出力がLLMの生成品質に与える影響を研究しており、しばしば一方的な結果が提示されている。 構造化フォーマットは完全性と事実的正確性を高めることを示唆する一方で、LCMの推論能力を制限し、標準評価指標の削減につながると主張する者もいる。 これらのアセスメントの潜在的な制限には、制限されたテストシナリオ、弱い制御された比較設定、粗いメトリクスへの依存が含まれる。 本研究では,因果推論を用いた解析手法を提案する。 1つの仮定と2つの保証された制約に基づいて、構造的出力がLLMの生成に与える影響を特徴付ける5つの潜在的因果構造を導出する:(1)mバイアスのないコライダー、(2)mバイアスを持つコライダー、(3)指示からの単一原因、(4)出力フォーマットからの単一原因、(5)独立性。 7つの公的なタスクと1つの推論タスクの間に、粗いメトリクスがGPT-4oの生成に対する構造化出力の正、負、中性効果を報告していることが判明した。 しかし,48シナリオ中43シナリオにおいて因果的影響は認められなかった。 残りの5,3はコンクリートの指示に影響された多面的因果構造を含む。

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