BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-21T00:00:00Z Multi-IF: Benchmarking LLMs on Multi-Turn and Multilingual Instruction Following 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 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。 🏷️ 标签 多语种能力 多轮指令 大型语言模型 失败率 评估 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
