論文の概要: Meeseeks: An Iterative Benchmark Evaluating LLMs Multi-Turn Instruction-Following Ability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21625v1
• Date: Wed, 30 Apr 2025 13:28:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 18:41:59.88916
• Title: Meeseeks: An Iterative Benchmark Evaluating LLMs Multi-Turn Instruction-Following Ability
• Title（参考訳）: Meeseeks: LLMのマルチターンインストラクションフォロー能力を評価する反復ベンチマーク
• Authors: Jiaming Wang,
• Abstract要約: Meeseeksは反復的なフィードバックプロセスを通じて現実的な人間とLLMのインタラクションをシミュレートする。 この設計により、モデルは特定の要求障害に基づいて自己修正できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4354830835082195
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ability to follow instructions accurately is fundamental for Large Language Models (LLMs) to serve as reliable agents in real-world applications. While existing instruction-following benchmarks are either single-turn or introduce new requirements in each turn without allowing self-correction, Meeseeks simulates realistic human-LLM interactions through an iterative feedback process. This design enables models to self-correct based on specific requirement failures, better reflecting real-world user-end usage patterns. The benchmark implements a comprehensive evaluation system with 38 capability tags organized across three dimensions: Intent Recognition, Granular Content Validation, and Output Structure Validation. Through rigorous evaluation across LLMs, Meeseeks provides valuable insights into LLMs' instruction-following capabilities in practical applications.
• Abstract（参考訳）: 命令を正確に追従する能力は、Large Language Models (LLM) が現実世界のアプリケーションで信頼できるエージェントとして機能する上で基本的なものである。 既存のインストラクションフォローベンチマークはシングルターンか、自己補正を許さずに各ターンに新しい要件を導入しているが、Meeseeksは反復的なフィードバックプロセスを通じて現実的な人間とLLMのインタラクションをシミュレートする。 この設計により、モデルは特定の要求障害に基づいて自己修正が可能となり、現実世界のユーザ・エンドの使用パターンをより良く反映できる。 このベンチマークは、インテント認識、グラニュラーコンテンツ検証、出力構造検証の3つの次元に38の機能タグを配置した総合的な評価システムを実装している。 LLMの厳密な評価を通じて、MeeseeksはLLMの実践的応用における命令追従能力に関する貴重な洞察を提供する。

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