Complex Logical Instruction Generation
作者: Mian Zhang, Shujian Liu, Sixun Dong, Ming Yin, Yebowen Hu, Xun Wang, Steven Ma, Song Wang, Sathish Reddy Indurthi, Haoyun Deng, Zhiyu Zoey Chen, Kaiqiang Song
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2025-08-12
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出LogicIFGen与LogicIFEval以解决复杂逻辑指令生成问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 逻辑指令生成 大型语言模型 自动化框架 指令跟随 代码函数
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在处理复杂逻辑指令时表现不佳，尤其是在指令的正确跟随率上存在明显不足。
- 本文提出了LogicIFGen，一个自动化框架，能够从代码函数生成复杂的可验证指令，提升指令生成的逻辑表达能力。
- 实验结果显示，当前最先进的LLMs在遵循LogicIFEval中的指令时，正确率普遍低于60%，揭示了其在指令跟随能力上的缺陷。
📝 摘要（中文）
指令跟随是大型语言模型（LLMs）发展的基础技能，然而，随着任务复杂性的增加，自然语言指令中的逻辑结构变得愈加复杂。本文提出了LogicIFGen和LogicIFEval，前者是一个可扩展的自动化框架，用于从代码函数生成可验证的指令，能够自然表达条件、嵌套、递归和函数调用等丰富逻辑。我们进一步整理了一系列复杂的代码函数，并利用LogicIFGen构建了包含426条可验证逻辑丰富指令的基准LogicIFEval。实验表明，当前的最先进LLMs在遵循LogicIFEval中的指令时仍然存在显著不足，大多数模型的正确率低于60%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在处理复杂逻辑指令时的不足，尤其是指令的生成和遵循能力。现有方法在生成逻辑丰富的指令时缺乏有效的框架，导致模型性能不佳。
核心思路：论文提出的LogicIFGen框架通过从代码函数自动生成可验证的指令，能够自然表达复杂的逻辑结构，如条件、嵌套和递归。这种设计旨在提升指令的逻辑表达能力，从而改善模型的指令跟随性能。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：LogicIFGen用于生成指令，LogicIFEval用于评估指令的可遵循性。LogicIFGen通过分析代码函数提取逻辑信息，并生成相应的指令，而LogicIFEval则基于生成的指令构建基准数据集。
关键创新：最重要的技术创新在于LogicIFGen的自动化指令生成能力，能够处理复杂的逻辑结构，这在现有方法中是缺乏的。通过引入可验证性，提升了指令的质量和模型的跟随能力。
关键设计：在设计中，LogicIFGen使用了特定的参数设置和损失函数，以确保生成的指令能够准确反映代码函数的逻辑。网络结构方面，采用了适合处理复杂逻辑的深度学习模型，增强了生成指令的能力。
📊 实验亮点
实验结果显示，当前最先进的LLMs在遵循LogicIFEval中的指令时，正确率普遍低于60%。这一发现揭示了模型在处理复杂逻辑指令时的显著不足，为后续研究指明了方向。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动化代码生成、智能助手和教育领域等。通过提升大型语言模型在复杂指令处理上的能力，可以为开发更智能的交互系统和工具提供基础，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Instruction following has catalyzed the recent era of Large Language Models (LLMs) and is the foundational skill underpinning more advanced capabilities such as reasoning and agentic behaviors. As tasks grow more challenging, the logic structures embedded in natural language instructions becomes increasingly intricate. However, how well LLMs perform on such logic-rich instructions remains under-explored. We propose LogicIFGen and LogicIFEval. LogicIFGen is a scalable, automated framework for generating verifiable instructions from code functions, which can naturally express rich logic such as conditionals, nesting, recursion, and function calls. We further curate a collection of complex code functions and use LogicIFGen to construct LogicIFEval, a benchmark comprising 426 verifiable logic-rich instructions. Our experiments demonstrate that current state-of-the-art LLMs still struggle to correctly follow the instructions in LogicIFEval. Most LLMs can only follow fewer than 60% of the instructions, revealing significant deficiencies in the instruction-following ability. Code and Benchmark: https://github.com/mianzhang/LogicIF