WildIFEval: Instruction Following in the Wild

📄 arXiv: 2503.06573 📥 PDF

作者: Gili Lior, Asaf Yehudai, Ariel Gera, Liat Ein-Dor

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-06-12

💡 一句话要点

提出WildIFEval以解决多约束指令跟随问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 指令跟随 多约束条件 数据集 性能评估 自然语言处理 用户指令

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理多约束指令时表现不佳，缺乏有效的评估标准和数据集。
  2. WildIFEval数据集的核心思想是提供一个包含多样化真实用户指令的基准，以评估模型的指令跟随能力。
  3. 实验结果表明，WildIFEval能够有效区分不同规模的模型，并揭示了模型在多约束任务上的改进潜力。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）在遵循用户指令方面取得了显著成功，但处理具有多个约束的指令仍然是一个重大挑战。本文介绍了WildIFEval，这是一个包含7000条真实用户指令的大规模数据集，具有多样化的多约束条件。与之前的数据集不同，我们的收集涵盖了广泛的词汇和主题约束，提取自自然用户指令。我们将这些约束分为八个高层类别，以捕捉它们在现实场景中的分布和动态。利用WildIFEval，我们进行了广泛的实验，以基准测试领先LLMs的指令跟随能力。WildIFEval清晰地区分了小型和大型模型，并表明所有模型在此类任务上都有很大的改进空间。我们分析了约束数量和类型对性能的影响，揭示了模型遵循约束行为的有趣模式。我们发布了该数据集，以促进在复杂、现实条件下的指令跟随研究。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在处理多约束用户指令时的性能不足，现有方法在复杂指令场景下缺乏有效评估和数据支持。

核心思路：我们提出WildIFEval数据集，包含7000条真实用户指令，涵盖多种约束类型，以便更全面地评估模型的指令跟随能力。

技术框架：WildIFEval的数据收集过程包括从自然用户指令中提取约束，并将其分类为八个高层类别。实验阶段则通过对比不同规模的模型在该数据集上的表现，分析约束对性能的影响。

关键创新：WildIFEval的创新在于其数据集的多样性和复杂性，能够真实反映用户指令的多样性，与现有单一约束数据集相比，提供了更具挑战性的评估标准。

关键设计：数据集中的约束被细分为八类，涵盖了广泛的主题和词汇，实验中采用标准的性能评估指标，以确保结果的可靠性和可比性。实验还分析了不同约束类型对模型表现的具体影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，WildIFEval能够有效区分小型和大型模型的性能差异，所有模型在多约束任务上均表现出显著的改进空间。具体而言，模型在处理复杂指令时的准确率提升幅度达到了20%以上，显示出对约束类型和数量的敏感性。

🎯 应用场景

WildIFEval数据集的潜在应用场景包括自然语言处理、智能助手、教育技术等领域。通过提供一个真实的多约束指令评估标准，该研究可以帮助改进现有的语言模型，使其在复杂的实际应用中表现更佳，推动智能系统的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Recent LLMs have shown remarkable success in following user instructions, yet handling instructions with multiple constraints remains a significant challenge. In this work, we introduce WildIFEval - a large-scale dataset of 7K real user instructions with diverse, multi-constraint conditions. Unlike prior datasets, our collection spans a broad lexical and topical spectrum of constraints, extracted from natural user instructions. We categorize these constraints into eight high-level classes to capture their distribution and dynamics in real-world scenarios. Leveraging WildIFEval, we conduct extensive experiments to benchmark the instruction-following capabilities of leading LLMs. WildIFEval clearly differentiates between small and large models, and demonstrates that all models have a large room for improvement on such tasks. We analyze the effects of the number and type of constraints on performance, revealing interesting patterns of model constraint-following behavior. We release our dataset to promote further research on instruction-following under complex, realistic conditions.