InFoBench：评估大型语言模型的指令遵循能力
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。介绍了 Decomposed Requirements Following Ratio (DRFR) 这一新的指标，用于评估大型语言模型（LLMs）遵循指示的能力；配合该指标的 InFoBench 基准，包含 500 个不同指令和 2250 个分解问题，通过与传统评分方法和注释来源的比较，证明了 DRFR 的可靠性和 GPT-4 作为一种经济高效的注释工具的有效性；该研究揭示了多个先进...
该研究介绍了一种新的指标DRFR，用于评估大型语言模型遵循指示的能力。通过与传统评分方法和注释来源的比较，证明了DRFR的可靠性和GPT-4作为注释工具的有效性。该研究揭示了多个先进语言模型的优势和需要改进的区域，为未来语言模型的开发和评估提供了有益的见解。
