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Multi-IF: Benchmarking LLMs on Multi-Turn and Multilingual Instruction Following
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了Multi-IF基准，以评估大型语言模型（LLMs）在多轮和多语种指令执行中的能力。研究发现，最新的LLM在多轮指令执行中的失败率显著提高，尤其是在非拉丁文字语言中，显示出其多语种能力的局限性。
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关键要点
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本研究提出了Multi-IF基准，以评估大型语言模型在多轮和多语种指令执行中的能力。
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当前基准主要集中于单轮单语指令，无法全面反映多轮多语种交互的复杂性。
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Multi-IF基准结合了LLM和人类注释，评估模型在多轮多语种指令执行中的能力。
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研究发现，最新的LLM在多轮指令执行中的失败率显著提高，尤其是在非拉丁文字语言中，显示出其多语种能力的局限性。
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