LLMの構造化出力におけるフィールドの順序は重要か？

この記事では、構造化されたAI出力に使用されるPydanticモデルにおけるフィールドの順序の影響を調査しています。著者は絵画スタイル分類タスクを使用して、簡単なタスクと難しいタスクにおいて、2つのフィールドの順序（回答優先と推論優先）を様々なLLM（GPT-4.1、GPT-4.1-mini、GPT-4o、GPT-4o-mini）で比較しています。結果は、モデルとタスクの複雑さによって微妙で一貫性のない性能の違いを示しており、LLM出力の微妙なパターンに注意を払ってパフォーマンスを最適化する必要があることを示唆しています。