論文の概要: The SIFo Benchmark: Investigating the Sequential Instruction Following Ability of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19999v2
• Date: Thu, 03 Oct 2024 13:02:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 23:30:22.924030
• Title: The SIFo Benchmark: Investigating the Sequential Instruction Following Ability of Large Language Models
• Title（参考訳）: SIFoベンチマーク:大規模言語モデルの能力を考慮したシーケンスインストラクションの検討
• Authors: Xinyi Chen, Baohao Liao, Jirui Qi, Panagiotis Eustratiadis, Christof Monz, Arianna Bisazza, Maarten de Rijke,
• Abstract要約: 本稿では,複数の命令を逐次的に追従するモデルの性能を評価するためのベンチマークを提案する。 我々のベンチマークは,4つのタスク(テキスト修正,質問応答,数学,セキュリティルール)を用いて,指示に従うことを評価する。 より最近のモデルでは、SIFoタスクにおいて、より古いモデルやより小さなモデルよりも大幅に優れており、ベンチマークの有効性が検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.455388608863785
• License:
• Abstract: Following multiple instructions is a crucial ability for large language models (LLMs). Evaluating this ability comes with significant challenges: (i) limited coherence between multiple instructions, (ii) positional bias where the order of instructions affects model performance, and (iii) a lack of objectively verifiable tasks. To address these issues, we introduce a benchmark designed to evaluate models' abilities to follow multiple instructions through sequential instruction following (SIFo) tasks. In SIFo, the successful completion of multiple instructions is verifiable by examining only the final instruction. Our benchmark evaluates instruction following using four tasks (text modification, question answering, mathematics, and security rules), each assessing different aspects of sequential instruction following. Our evaluation of popular LLMs, both closed-source and open-source, shows that more recent and larger models significantly outperform their older and smaller counterparts on the SIFo tasks, validating the benchmark's effectiveness. All models struggle with following sequences of instructions, hinting at an important lack of robustness of today's language models.
• Abstract（参考訳）: 複数の命令に従うことは、大きな言語モデル(LLM)にとって重要な機能である。 この能力を評価するには、大きな課題があります。 (i)複数命令間のコヒーレンスに制限。 二 指示の順序が模型の性能に影響を及ぼす位置バイアス (三)客観的に検証可能な課題の欠如 これらの課題に対処するため,SIFoタスクを通じて複数の命令を追従するモデルの能力を評価するためのベンチマークを導入する。 SIFoでは、最終命令のみを調べることで、複数の命令の完了が検証可能である。 本ベンチマークでは, 4つのタスク(テキスト修正, 質問応答, 数学, セキュリティルール)を用いて, 逐次的命令の異なる側面を評価する。 オープンソースとクローズドソースの両方で人気のあるLCMを評価したところ、SIFoタスクにおいて、より新しいモデルや大規模モデルの方が、より古いモデルやより小さなモデルよりも優れていることが示され、ベンチマークの有効性が検証された。 すべてのモデルは、今日の言語モデルの堅牢性の欠如を示唆する命令列に苦慮している。

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