論文の概要: Rubric-Based Benchmarking and Reinforcement Learning for Advancing LLM Instruction Following

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.10507v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:55:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 22:53:22.902968
• Title: Rubric-Based Benchmarking and Reinforcement Learning for Advancing LLM Instruction Following
• Title（参考訳）: ルブリック・ベンチマークと強化学習によるLLM教育の促進
• Authors: Yun He, Wenzhe Li, Hejia Zhang, Songlin Li, Karishma Mandyam, Sopan Khosla, Yuanhao Xiong, Nanshu Wang, Selina Peng, Beibin Li, Shengjie Bi, Shishir G. Patil, Qi Qi, Shengyu Feng, Julian Katz-Samuels, Richard Yuanzhe Pang, Sujan Gonugondla, Hunter Lang, Yue Yu, Yundi Qian, Maryam Fazel-Zarandi, Licheng Yu, Amine Benhalloum, Hany Awadalla, Manaal Faruqui,
• Abstract要約: 我々は1,600以上のプロンプトとエキスパートキュレートされたルーリックを備えた総合ベンチマークであるAdvancedIFを紹介する。 本稿では,ルーブリック生成,微調整ルーブリック検証,報酬形成を生かした新しい後学習パイプラインであるRIFL(Rubric-based Instruction-Following Learning)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.80327678249528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent progress in large language models (LLMs) has led to impressive performance on a range of tasks, yet advanced instruction following (IF)-especially for complex, multi-turn, and system-prompted instructions-remains a significant challenge. Rigorous evaluation and effective training for such capabilities are hindered by the lack of high-quality, human-annotated benchmarks and reliable, interpretable reward signals. In this work, we introduce AdvancedIF (we will release this benchmark soon), a comprehensive benchmark featuring over 1,600 prompts and expert-curated rubrics that assess LLMs ability to follow complex, multi-turn, and system-level instructions. We further propose RIFL (Rubric-based Instruction-Following Learning), a novel post-training pipeline that leverages rubric generation, a finetuned rubric verifier, and reward shaping to enable effective reinforcement learning for instruction following. Extensive experiments demonstrate that RIFL substantially improves the instruction-following abilities of LLMs, achieving a 6.7% absolute gain on AdvancedIF and strong results on public benchmarks. Our ablation studies confirm the effectiveness of each component in RIFL. This work establishes rubrics as a powerful tool for both training and evaluating advanced IF in LLMs, paving the way for more capable and reliable AI systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、様々なタスクにおいて顕著なパフォーマンスをもたらしている。 このような能力に対する厳格な評価と効果的な訓練は、高品質で人間に通知されたベンチマークと、信頼できる解釈可能な報酬信号の欠如によって妨げられる。 本稿では,1,600以上のプロンプトとエキスパートキュレートされたルーリックを備えた総合ベンチマークであるAdvancedIF(このベンチマークを近くリリースする)を紹介し,複雑なマルチターン,システムレベルの命令に従うLLMの能力を評価する。 さらに、ルーブリック生成、微調整されたルーブリック検証器、報酬形成を活用する新しい後学習パイプラインであるRIFL(Rubric-based Instruction-Following Learning)を提案する。 大規模な実験により、RIFLはLLMの命令追従能力を大幅に改善し、AdvancedIFでは6.7%、公開ベンチマークでは強い結果を得た。 本研究はRIFLにおける各成分の有効性について検証した。 この研究は、LLMにおける高度なIFのトレーニングと評価のための強力なツールとしてルーブリックを確立し、より有能で信頼性の高いAIシステムへの道を開いた。

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