When Instructions Multiply: Measuring and Estimating LLM Capabilities of Multiple Instructions Following

📄 arXiv: 2509.21051v1 📥 PDF

作者: Keno Harada, Yudai Yamazaki, Masachika Taniguchi, Edison Marrese-Taylor, Takeshi Kojima, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-25

备注: Accepted to EMNLP2025

💡 一句话要点

提出ManyIFEval和StyleMBPP基准，评估并预测LLM多指令遵循能力。

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

关键词: 多指令遵循 大型语言模型 性能评估 回归模型 文本生成 代码生成 基准测试 指令组合

📋 核心要点

  1. 现有LLM在多指令并行处理能力方面存在不足，缺乏系统性的评估基准。
  2. 构建ManyIFEval和StyleMBPP基准，并提出基于回归模型的性能预测方法，降低评估成本。
  3. 实验表明，LLM性能随指令数量增加而下降，且回归模型能有效预测未见指令组合的性能。

📝 摘要（中文）

本文针对大型语言模型（LLM）在实际应用中同时遵循多条指令能力的重要性，提出了两个专门的基准测试：用于文本生成的Many Instruction-Following Eval (ManyIFEval)，最多包含十条指令；以及用于代码生成的Style-aware Mostly Basic Programming Problems (StyleMBPP)，最多包含六条指令。通过对十个LLM的实验表明，性能随着指令数量的增加而持续下降。此外，考虑到评估所有可能的指令组合在实际应用中计算量过大，本文开发了三种类型的回归模型，用于估计未见过的指令组合和不同指令数量下的性能。结果表明，使用指令计数作为解释变量的逻辑回归模型可以预测遵循多条指令的性能，误差约为10%，即使对于未见过的指令组合也是如此。研究表明，相对适度的样本量（ManyIFEval为500，StyleMBPP为300）足以进行性能估计，从而能够有效评估LLM在各种指令组合下的表现。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在同时遵循多条指令时的能力评估问题。现有的评估方法通常侧重于单条指令的性能，缺乏对多指令组合场景的系统性分析。直接评估所有可能的指令组合在计算上是不可行的，因此需要一种有效的方法来估计LLM在不同指令组合下的性能。

核心思路：论文的核心思路是构建专门的基准测试来评估LLM的多指令遵循能力，并开发回归模型来预测LLM在未见过的指令组合和不同指令数量下的性能。通过少量样本数据训练回归模型，可以有效地估计LLM在各种指令组合下的表现，从而降低评估成本。

技术框架：论文的技术框架主要包括两个部分：1) 构建多指令遵循评估基准，包括ManyIFEval（文本生成）和StyleMBPP（代码生成）；2) 开发性能预测模型，包括三种类型的回归模型。整体流程是首先使用构建的基准测试评估LLM的性能，然后使用评估数据训练回归模型，最后使用训练好的回归模型预测LLM在未见过的指令组合下的性能。

关键创新：论文的关键创新在于提出了专门针对多指令遵循能力的评估基准，并开发了基于回归模型的性能预测方法。与传统的单指令评估方法相比，本文的方法能够更全面地评估LLM在实际应用场景中的能力。此外，通过回归模型预测性能，可以避免对所有可能的指令组合进行评估，从而大大降低了评估成本。

关键设计：在基准测试设计方面，ManyIFEval最多包含十条指令，StyleMBPP最多包含六条指令，指令数量的选择旨在模拟实际应用中常见的指令组合数量。在回归模型方面，论文使用了三种类型的回归模型，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归。实验结果表明，使用指令计数作为解释变量的逻辑回归模型能够获得最佳的预测性能。样本量方面，ManyIFEval使用了500个样本，StyleMBPP使用了300个样本。

📊 实验亮点

实验结果表明，LLM的性能随着指令数量的增加而持续下降。使用指令计数作为解释变量的逻辑回归模型可以预测遵循多条指令的性能，误差约为10%，即使对于未见过的指令组合也是如此。相对适度的样本量（ManyIFEval为500，StyleMBPP为300）足以进行性能估计，从而能够有效评估LLM在各种指令组合下的表现。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和优化LLM在各种实际应用场景中的性能，例如智能助手、自动化代码生成、多任务文本处理等。通过预测LLM在不同指令组合下的性能，可以帮助用户选择最适合特定任务的LLM，并优化指令组合，提高LLM的性能和效率。此外，该研究还可以促进LLM多指令遵循能力的研究和发展。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) are increasingly applied to real-world scenarios, it becomes crucial to understand their ability to follow multiple instructions simultaneously. To systematically evaluate these capabilities, we introduce two specialized benchmarks for fundamental domains where multiple instructions following is important: Many Instruction-Following Eval (ManyIFEval) for text generation with up to ten instructions, and Style-aware Mostly Basic Programming Problems (StyleMBPP) for code generation with up to six instructions. Our experiments with the created benchmarks across ten LLMs reveal that performance consistently degrades as the number of instructions increases. Furthermore, given the fact that evaluating all the possible combinations of multiple instructions is computationally impractical in actual use cases, we developed three types of regression models that can estimate performance on both unseen instruction combinations and different numbers of instructions which are not used during training. We demonstrate that a logistic regression model using instruction count as an explanatory variable can predict performance of following multiple instructions with approximately 10% error, even for unseen instruction combinations. We show that relatively modest sample sizes (500 for ManyIFEval and 300 for StyleMBPP) are sufficient for performance estimation, enabling efficient evaluation of LLMs under various instruction combinations.