大模型底层逻辑全解:为什么它独爱Markdown?搞懂这个原理,你的AI水平暴涨!
markdown之所以成为大模型的首选格式,就在于其简单的格式。在之前介绍RAG的文章中,不止一次的提到过在知识库的建设中,使用markdown作为主要的存储格式;原因就在于一个现象,明明数据格式有那么多,为什么大模型选择了markdown格式?以我们常见的数据格式为例,有普通文本,xml,json,html,markdown等;但如果我们仔细观察就会发现,除了一些对数据格式要求比较高的场景之外,
“ markdown之所以成为大模型的首选格式,就在于其简单的格式。”
在之前介绍RAG的文章中,不止一次的提到过在知识库的建设中,使用markdown作为主要的存储格式;原因就在于一个现象,明明数据格式有那么多,为什么大模型选择了markdown格式?
以我们常见的数据格式为例,有普通文本,xml,json,html,markdown等;但如果我们仔细观察就会发现,除了一些对数据格式要求比较高的场景之外,在大模型应用中的主要格式就是markdown?
为什么会产生这种情况呢?
不同格式的数据和大模型
文档可以说是我们日常工作中接触到的最多的东西了,而常见的文档格式又多种多样;在日常办公中的word,pdf,ppt等,开发中常用的markdown(技术文档),html,xml,json等格式的数据。

但是,在大模型中我们最常见的输出格式确实markdown,这是为什么呢?
我们通常使用Markdown格式来展示大模型相关的技术文档和回答,原因包括:
- 可读性强:Markdown语法简单,易于阅读和编写,同时可以轻松转换为HTML等其他格式。
- 兼容性:Markdown被广泛支持,例如在GitHub、文档编写、博客平台等。
- 轻量级:相比HTML,Markdown更加简洁,不需要繁琐的标签。
- 结构化:Markdown支持标题、列表、代码块、表格等,能够很好地组织技术内容。
- 易于版本控制:因为Markdown是纯文本,所以适合用Git等版本控制工具管理。
然而,大模型在处理数据时,内部可能使用JSON等结构化格式。但在与用户交互时,Markdown提供了一种更友好的方式。
举例来说,在技术文档中,我们常用Markdown来编写README,而模型在输出代码、表格、列表时,Markdown也能很好地呈现。

但是,这并不意味着其他格式不被使用。例如:
- JSON常用于数据传输和配置。
- HTML用于Web页面展示。
- 其他格式如YAML、XML等也在特定场景下使用。
所以,选择Markdown主要是为了可读性和通用性,特别是在文档和对话中。
1. 可读性与可写性的平衡
| 格式 | 可读性 | 可写性 | 复杂度 |
|---|---|---|---|
| Markdown | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 低 |
| JSON | ⭐⭐ | ⭐ | 中 |
| HTML | ⭐⭐ | ⭐ | 高 |
| XML | ⭐ | ⭐ | 高 |
Markdown 在保持人类可读的同时,机器也能轻松解析,达到了最佳平衡。
2. 训练数据的天然格式
大模型的训练数据主要来自:
- GitHub(大量 README.md 文件)
- 技术文档(大多使用 Markdown)
- 维基百科(类似 Markdown 的格式)
- Stack Overflow(代码和文本混合)
这些数据源天然使用类 Markdown 格式,模型在训练过程中就学会了这种格式。
3. 结构化表达的灵活性
大模型本质是概率模型,要让它产出稳定结构,需要“简单、清晰、可提示”的格式。
Markdown 完美满足这一点:
#
明确区分层级
**
重点内容
**
-
列表项
-
另一个列表项
`代码片段`
相比 JSON 的严格结构,Markdown 允许:
- 自由混合文本、代码、列表
- 渐进式结构化
- 容错性更强
5. Markdown 是“文本第一”的格式
大模型是文本模型。Markdown 也是“纯文本”。
再复杂的页面,在 Markdown 下都能降级成:
- 文本
- 简单符号
而不会出现:
- 二进制格式(docx、pdf)
- 富文本样式(颜色、缩进、字体)
越接近文本,越适合大模型。
所以Markdown 是一种**“人类看得懂、机器也看得懂、训练成本又低”**的完美折中格式。
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