A Multi-Dimensional Constraint Framework for Evaluating and Improving Instruction Following in Large Language Models

📄 arXiv: 2505.07591v1 📥 PDF

作者: Junjie Ye, Caishuang Huang, Zhuohan Chen, Wenjie Fu, Chenyuan Yang, Leyi Yang, Yilong Wu, Peng Wang, Meng Zhou, Xiaolong Yang, Tao Gui, Qi Zhang, Zhongchao Shi, Jianping Fan, Xuanjing Huang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-12

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出多维约束框架以提升大语言模型的指令遵循能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 指令遵循 大语言模型 多维约束 自动化生成 性能评估 强化学习 注意力机制

📋 核心要点

  1. 现有的指令遵循评估方法依赖模板化约束，缺乏真实场景的多样性，限制了细粒度性能评估。
  2. 本文提出了一个多维约束框架，包含多种约束模式和难度级别，以增强指令遵循的评估和改进。
  3. 实验结果显示，19个LLMs在不同约束形式下的性能差异显著，且通过该方法生成的数据可有效提升指令遵循能力。

📝 摘要（中文）

指令遵循评估大语言模型（LLMs）生成符合用户定义约束的输出能力。然而，现有基准往往依赖于模板化约束提示，缺乏真实场景的多样性，限制了细粒度性能评估。为填补这一空白，本文提出一个多维约束框架，涵盖三种约束模式、四个约束类别和四个难度级别。在此框架基础上，我们开发了一个自动化指令生成管道，进行约束扩展、冲突检测和指令重写，生成1200个代码可验证的指令遵循测试样本。我们评估了19个LLMs，发现不同约束形式的性能差异显著，例如，平均性能从I级的77.67%下降到IV级的32.96%。此外，我们展示了该方法在生成强化学习数据中的实用性，显著提升指令遵循能力而不降低整体性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有指令遵循评估方法的不足，特别是模板化约束缺乏多样性和细粒度评估的问题。

核心思路：提出一个多维约束框架，通过引入多种约束模式和难度级别，提升指令遵循的评估和改进能力。

技术框架：整体架构包括约束扩展、冲突检测和指令重写三个主要模块，形成一个自动化的指令生成管道。

关键创新：最重要的创新在于构建了一个多维度的约束框架，能够全面评估和提升LLMs的指令遵循能力，与现有方法相比，提供了更丰富的评估维度。

关键设计：在参数设置上，设计了多种约束模式和难度级别，确保生成的指令样本具有多样性和挑战性，同时在模型的注意力模块参数上进行了优化，以增强约束识别和遵循能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，19个LLMs在不同约束形式下的性能差异显著，平均性能从I级的77.67%下降到IV级的32.96%。此外，通过生成的数据用于强化学习，显著提升了指令遵循能力，未降低整体性能，展示了方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动化客服和教育技术等。通过提升大语言模型的指令遵循能力，可以显著改善用户体验，推动人机交互的智能化进程，未来可能在多种实际场景中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Instruction following evaluates large language models (LLMs) on their ability to generate outputs that adhere to user-defined constraints. However, existing benchmarks often rely on templated constraint prompts, which lack the diversity of real-world usage and limit fine-grained performance assessment. To fill this gap, we propose a multi-dimensional constraint framework encompassing three constraint patterns, four constraint categories, and four difficulty levels. Building on this framework, we develop an automated instruction generation pipeline that performs constraint expansion, conflict detection, and instruction rewriting, yielding 1,200 code-verifiable instruction-following test samples. We evaluate 19 LLMs across seven model families and uncover substantial variation in performance across constraint forms. For instance, average performance drops from 77.67% at Level I to 32.96% at Level IV. Furthermore, we demonstrate the utility of our approach by using it to generate data for reinforcement learning, achieving substantial gains in instruction following without degrading general performance. In-depth analysis indicates that these gains stem primarily from modifications in the model's attention modules parameters, which enhance constraint recognition and adherence. Code and data are available in https://github.com/Junjie-Ye/MulDimIF.