一个名为 Instruction Stacking Collapse 的新基准测试已被开发出来,用于研究大型语言模型在约束数量增加时指令遵循能力的下降情况。该基准测试显示,指令遵循率可能显著下降,某些指令组合变得无法满足。一种无需训练的指令编译器被发现可以缓解此问题,为较弱的模型挽回高达 11 个百分点的遵循率,而对较强的模型影响甚微。 AI
影响 强调了当前大型语言模型的一个关键限制,并提出了一个改进复杂提示中指令遵循能力的实用解决方案。
排序理由 学术论文,介绍了一个新的基准测试和方法论。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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