論文の概要: Find the Intention of Instruction: Comprehensive Evaluation of Instruction Understanding for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19450v2
• Date: Thu, 23 Jan 2025 00:45:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 19:43:34.214367
• Title: Find the Intention of Instruction: Comprehensive Evaluation of Instruction Understanding for Large Language Models
• Title（参考訳）: インストラクションの意図を探る:大規模言語モデルにおけるインストラクション理解の包括的評価
• Authors: Hyeonseok Moon, Jaehyung Seo, Seungyoon Lee, Chanjun Park, Heuiseok Lim,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)の重要な強みの1つは、与えられた指示に対する適切な応答を生成することによって、人間と対話する能力である。 この能力は命令追従能力として知られ、様々な分野におけるLSMの使用の基礎を確立している。 我々は、LLMが命令形式文によって容易に気を散らすことができ、それによって命令理解スキルの監視に繋がる可能性があることを指摘した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.020688053947547
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• Abstract: One of the key strengths of Large Language Models (LLMs) is their ability to interact with humans by generating appropriate responses to given instructions. This ability, known as instruction-following capability, has established a foundation for the use of LLMs across various fields and serves as a crucial metric for evaluating their performance. While numerous evaluation benchmarks have been developed, most focus solely on clear and coherent instructions. However, we have noted that LLMs can become easily distracted by instruction-formatted statements, which may lead to an oversight of their instruction comprehension skills. To address this issue, we introduce the Intention of Instruction (IoInst) benchmark. This benchmark evaluates LLMs' capacity to remain focused and understand instructions without being misled by extraneous instructions. The primary objective of this benchmark is to identify the appropriate instruction that accurately guides the generation of a given context. Our findings suggest that even recently introduced state-of-the-art models still lack instruction understanding capability. Along with the proposition of IoInst in this study, we also present broad analyses of the several strategies potentially applicable to IoInst.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の重要な強みの1つは、与えられた指示に対する適切な応答を生成することによって、人間と対話する能力である。 この能力は命令追従能力として知られ、様々な分野にわたるLSMの使用の基礎を確立し、その性能を評価する上で重要な指標となっている。 多くの評価ベンチマークが開発されているが、ほとんどは明確で一貫性のある命令のみに焦点を当てている。 しかし,LLMは命令形式的文によって容易に注意をそらすことができ,命令理解スキルの監視に繋がる可能性があることに留意した。 この問題に対処するため、IoInst(Intention of Instruction)ベンチマークを導入します。 このベンチマークは、余分な命令に誤解されることなく、LLMが集中し、指示を理解する能力を評価する。 このベンチマークの主な目的は、与えられたコンテキストの生成を正確に導く適切な命令を特定することである。 この結果から,最近導入された最先端モデルにおいても,命令理解能力が不足していることが示唆された。 本研究におけるIoInstの提案とともに、IoInstに適用可能ないくつかの戦略を幅広く分析する。

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