Meeseeks: A Feedback-Driven, Iterative Self-Correction Benchmark evaluating LLMs' Instruction Following Capability

📄 arXiv: 2504.21625v6 📥 PDF

作者: Jiaming wang, Yunke Zhao, Peng Ding, Jun Kuang, Yibin Shen, Zhe Tang, Yilin Jin, ZongYu Wang, Xiaoyu Li, Xuezhi Cao, Xunliang Cai

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-30 (更新: 2025-10-22)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Meeseeks：一个反馈驱动的迭代自纠正基准，用于评估LLM的指令遵循能力

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

关键词: 大型语言模型 指令遵循 自纠正 迭代学习 反馈机制

📋 核心要点

  1. 现有LLM在复杂指令下难以一次性满足所有要求，指令遵循能力有待提高。
  2. Meeseeks通过集成反馈机制，迭代地识别并纠正LLM响应中的错误，引导模型自我完善。
  3. 实验表明，即使经过多轮迭代纠正，现有LLM在Meeseeks基准上仍表现出次优性能，存在改进空间。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）精确遵循指令的能力是其作为现实世界中可靠代理的基础。然而，面对复杂的提示，LLM常常难以在单个响应中满足所有指定的要求。受思维链（CoT）提示和自纠正方法的最新进展的启发，我们引入了Meeseeks，这是一个完全自动化的迭代指令遵循基准，配备了集成的反馈机制。Meeseeks识别模型响应中的错误组件并提供相应的准确反馈，从而迭代地引导模型进行自我纠正。该数据集包含700多个精心策划的实例，并用中文和英文标注了32个不同的能力标签。大量的实验结果表明，不同的最先进的商业和开源LLM表现出截然不同的性能，即使经过20轮迭代的反馈驱动的自我纠正，几乎所有模型都表现出次优的性能。我们从宏观和实例层面进行了全面的分析，揭示了当前最先进模型中普遍存在的许多常见问题，以及一些违反直觉的现象。我们已经在https://github.com/ADoublLEN/Meeseeks上开源了我们的工作。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在复杂指令下难以精确遵循指令的问题。现有方法，如单轮生成或简单的思维链（CoT）提示，在面对多步骤、多约束的指令时，往往无法保证LLM的输出完全符合要求，容易出现遗漏、错误或不一致的情况。这限制了LLM在实际应用中的可靠性和可用性。

核心思路：论文的核心思路是借鉴人类的迭代改进过程，通过引入反馈机制，让LLM能够逐步识别并纠正自身输出中的错误。具体来说，Meeseeks基准提供了一个自动化的迭代环境，其中LLM的输出会被自动评估，并根据评估结果生成反馈信息。LLM接收到反馈后，会尝试修改其输出，以更好地满足指令要求。这个过程会重复多次，直到LLM的输出达到预定的质量标准。

技术框架：Meeseeks基准的整体框架包含以下几个主要模块：1) 指令生成模块：负责生成包含多个约束和要求的复杂指令。2) LLM响应模块：接收指令并生成初始响应。3) 反馈生成模块：自动评估LLM的响应，识别其中的错误或不符合指令要求的部分，并生成相应的反馈信息。4) 自纠正模块：接收反馈信息，并尝试修改LLM的响应，以更好地满足指令要求。5) 迭代控制模块：控制迭代过程的进行，并根据预定的停止条件（如达到最大迭代次数或输出质量达到阈值）结束迭代。

关键创新：Meeseeks基准的关键创新在于其完全自动化的迭代反馈机制。与以往需要人工干预的自纠正方法不同，Meeseeks能够自动生成反馈信息，并驱动LLM进行自我纠正。这使得Meeseeks能够大规模地评估LLM的指令遵循能力，并为LLM的改进提供有效的训练信号。此外，Meeseeks还提供了一套丰富的评估指标，可以从多个维度衡量LLM的指令遵循能力。

关键设计：Meeseeks基准的关键设计包括：1) 指令的多样性和复杂性：指令涵盖了各种不同的任务和领域，并包含多个约束和要求，以测试LLM的指令遵循能力。2) 反馈信息的准确性和有效性：反馈信息能够准确地识别LLM响应中的错误，并提供有用的指导，帮助LLM进行自我纠正。3) 迭代过程的控制：迭代过程的停止条件能够有效地平衡迭代次数和输出质量，避免过度迭代或过早停止。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，即使经过20轮迭代的反馈驱动的自我纠正，现有的商业和开源LLM在Meeseeks基准上仍然表现出次优的性能。不同模型之间的性能差异显著，表明LLM的指令遵循能力仍有很大的提升空间。研究还揭示了当前LLM在指令遵循方面普遍存在的若干问题，例如对复杂约束的理解不足、对否定指令的处理不当等。

🎯 应用场景

Meeseeks的研究成果可应用于提升LLM在各种实际场景中的指令遵循能力，例如智能助手、自动化客服、代码生成等。通过迭代自纠正，LLM能够更准确地理解用户意图，并生成更符合要求的输出，从而提高用户满意度和工作效率。此外，Meeseeks基准还可以用于评估和比较不同LLM的指令遵循能力，为LLM的选型和优化提供参考。

📄 摘要（原文）

The capability to precisely adhere to instructions is a cornerstone for Large Language Models (LLMs) to function as dependable agents in real-world scenarios. However, confronted with complex prompts, LLMs frequently encounter difficulties in fulfilling all specified requirements within a single response. Drawing inspiration from recent advancements in Chain-of-Thought (CoT) prompting and self-correction methodologies, we introduce Meeseeks (The name is inspired by Mr. Meeseeks from "Rick and Morty," a character renowned for efficiently accomplishing assigned tasks. See: https://en.wikipedia.org/wiki/Mr._Meeseeks), a fully automated iterative instruction-following benchmark equipped with an integrated feedback mechanism. Meeseeks identifies erroneous components in model responses and provides corresponding feedback accurately, thereby iteratively guiding the model toward self-correction. The dataset contains over 700 curated instances annotated by 32 distinct capability tags in Chinese and English. Extensive experimental results reveal that different state-of-the-art commercial and open-source LLMs exhibit vastly disparate performance, and even after 20 turns of iterative feedback-driven self-correction, nearly all models demonstrate suboptimal performance. We conducted comprehensive analysis from both macro and instance levels, uncovering numerous common issues prevalent in current state-of-the-art models, as well as several counterintuitive phenomena. We've open-sourced our work on https://github.com/ADoublLEN/Meeseeks.