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WildIFEval：野外指令跟踪

Created by
  • Haebom

作者

吉利·利奥尔、阿萨夫·耶胡代、阿里尔·格拉、利亚特·艾因多

大纲

本文重点介绍了最先进的 LLM 的局限性，即难以处理具有多种约束条件的用户指令。为了应对这些挑战，我们引入了一个名为 WildIFEval 的大规模数据集。WildIFEval 包含 7,000 条真实用户指令，涵盖了广泛的约束条件。我们使用 WildIFEval 评估领先的 LLM 的指令跟踪能力，并分析约束条件的数量和类型对模型性能的影响。此外，我们将该数据集公开，以促进在复杂且现实的环境中开展指令跟踪研究。

Takeaways, Limitations

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Takeaways：
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我们在 WildIFEval 数据集上评估了 LLM 的指令遵循能力，清楚地展示了模型之间的性能差异。
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分析约束的数量和类型对模型性能的影响，以了解模型的指令遵循行为模式。
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它为进一步研究复杂的指令遵循问题奠定了基础。
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Limitations：
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本文可能缺乏数据集构建和模型评估的具体方法的详细描述。
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所呈现的结果可能仅限于特定模型或数据集，并且可能不具有很好的概括性。
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它可能无法完美地反映实际使用场景中的模型性能。
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