Navigating the Impact of Structured Output Format on Large Language Models through the Compass of Causal Inference

📄 arXiv: 2509.21791v2 📥 PDF

作者: Han Yuan, Yue Zhao, Li Zhang, Wuqiong Luo, Zheng Ma

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-09-26 (更新: 2025-12-14)

💡 一句话要点

利用因果推断分析结构化输出格式对大语言模型的影响

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 结构化输出 因果推断 模型评估 推理能力

📋 核心要点

  1. 现有研究对结构化输出对LLM的影响存在片面性，缺乏严格控制的实验环境和细粒度的评估指标。
  2. 本研究利用因果推断，构建了五种潜在的因果结构，以更准确地分析结构化输出对LLM生成的影响。
  3. 实验结果表明，粗略指标可能产生误导，因果推断揭示了结构化输出在多数情况下对GPT-4o没有显著的因果影响。

📝 摘要（中文）

来自大型语言模型（LLM）的结构化输出提高了处理生成信息的效率，并越来越多地应用于工业领域。先前的研究调查了结构化输出对LLM生成质量的影响，但往往呈现出单方面的结果。一些研究表明，结构化格式增强了完整性和事实准确性，而另一些研究则认为它限制了LLM的推理能力，并导致标准评估指标的下降。这些评估的潜在局限性包括受限的测试场景、弱控制的比较设置以及对粗略指标的依赖。在这项工作中，我们使用因果推断提出了一种改进的分析方法。基于一个假设和两个保证的约束，我们推导出了五个潜在的因果结构，这些结构描述了结构化输出对LLM生成的影响：（1）无m-偏倚的碰撞器，（2）有m-偏倚的碰撞器，（3）来自指令的单一原因，（4）来自输出格式的单一原因，以及（5）独立性。在七个公共推理任务和一个开发的推理任务中，我们发现粗略指标报告了结构化输出对GPT-4o生成的积极、消极或中性影响。然而，因果推断显示在48个场景中的43个场景中没有因果影响。在剩下的5个场景中，有3个涉及受具体指令影响的多方面因果结构。进一步的实验表明，OpenAI-o3比通用GPT-4o和GPT-4.1更能抵抗输出格式的影响，突出了推理模型的一种未被察觉的优势。

🔬 方法详解

问题定义：现有研究对于结构化输出格式对大语言模型（LLM）生成质量的影响存在争议，部分研究认为结构化输出提升了生成质量，而另一些研究则认为其限制了LLM的推理能力。现有研究的痛点在于缺乏严格的实验控制和细致的因果分析，容易得出片面的结论。

核心思路：本研究的核心思路是利用因果推断来分析结构化输出对LLM生成的影响。通过构建不同的因果图，并基于观测数据进行因果效应估计，从而更准确地评估结构化输出的真实影响。这种方法能够区分相关性和因果关系，避免传统评估方法中的偏差。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1）定义潜在的因果结构：基于一个假设和两个保证的约束，推导出五种潜在的因果结构，这些结构描述了结构化输出对LLM生成的影响。2）选择推理任务和LLM：选择了七个公共推理任务和一个开发的推理任务，并使用GPT-4o作为主要实验对象。3）进行实验并收集数据：在不同的任务和输出格式下，运行LLM并收集生成结果和评估指标。4）进行因果推断：使用收集到的数据，对不同的因果结构进行验证，并估计结构化输出的因果效应。

关键创新：本研究最重要的技术创新点在于将因果推断引入到LLM的评估中。传统的评估方法往往只关注相关性，而忽略了因果关系。通过因果推断，可以更准确地评估结构化输出的真实影响，避免了潜在的偏差。

关键设计：研究中关键的设计包括：1）因果结构的定义：基于领域知识和假设，定义了五种潜在的因果结构，这些结构涵盖了结构化输出可能产生的各种影响。2）实验任务的选择：选择了具有代表性的推理任务，以评估结构化输出对LLM推理能力的影响。3）因果效应的估计方法：使用了合适的因果推断方法，例如倾向得分匹配或工具变量法，来估计结构化输出的因果效应。

📊 实验亮点

研究发现，使用粗略指标评估结构化输出对GPT-4o的影响时，结果可能呈现积极、消极或中性。但通过因果推断分析，在48个场景中的43个场景中，结构化输出并没有显著的因果影响。OpenAI-o3比通用GPT-4o和GPT-4.1更能抵抗输出格式的影响，表明其在推理能力方面具有优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于大语言模型的评估和优化，帮助开发者更好地理解结构化输出对模型性能的影响，从而设计更有效的提示工程策略和模型训练方法。此外，该方法也可推广到其他LLM应用场景，例如信息抽取、文本摘要等，提升LLM在实际应用中的表现。

📄 摘要（原文）

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. Further experiments show that OpenAI-o3 are more resilient to output formats than general-purpose GPT-4o and GPT-4.1, highlighting an unaware advantage of reasoning models.