SEIF: Self-Evolving Reinforcement Learning for Instruction Following

📄 arXiv: 2605.07465v1 📥 PDF

作者: Qingyu Ren, Qianyu He, Jiajie Zhu, Xingzhou Chen, Jingwen Chang, Zeye Sun, Han Xia, Fei Yu, Jiaqing Liang, Yanghua Xiao

分类: cs.CL

发布日期: 2026-05-08

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SEIF自进化强化学习框架，通过指令难度与模型能力的协同演进提升LLM指令遵循能力。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 强化学习 指令遵循 自我进化 自动数据生成 模型微调

📋 核心要点

  1. 现有指令遵循训练依赖昂贵的人工标注或强教师模型，且静态难度指令无法满足模型能力持续进化的需求。
  2. SEIF通过Instructor、Filter、Follower和Judger四个角色构建闭环，实现指令难度与模型能力的动态协同演进。
  3. 实验证明SEIF在多种模型规模下均能显著提升指令遵循性能，并验证了分阶段训练策略对抑制过拟合的有效性。

📝 摘要（中文）

指令遵循是大型语言模型（LLM）的核心能力，但持续提升该能力仍具挑战。现有方法多依赖昂贵的人工标注或强教师模型，或采用静态难度的自博弈训练，无法随模型能力提升而演进。为此，本文提出SEIF（Self-Evolving Reinforcement Learning for Instruction Following），构建了一个闭环自进化框架。SEIF包含四个角色：生成高难度指令的Instructor、过滤无效数据的Filter、学习指令的Follower以及提供奖励信号的Judger。Instructor与Follower通过交替训练实现协同演进。在多种模型规模与架构上的实验表明，SEIF能显著提升指令遵循性能，并揭示了通过前期夯实基础、后期适度训练以缓解过拟合的有效策略。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型在指令遵循任务中面临的“能力瓶颈”问题。现有方法要么依赖昂贵的外部监督（如人类反馈或强模型蒸馏），要么受限于静态数据集，导致模型无法在训练过程中获得持续的难度挑战，从而限制了其上限。

核心思路：SEIF的核心思想是构建一个“指令-模型”协同进化的闭环系统。通过让模型在不断变难的指令集上进行强化学习，使得指令的生成难度与模型的遵循能力保持同步增长，从而实现自我驱动的性能提升。

技术框架：系统由四个核心模块组成：Instructor负责生成具有挑战性的指令；Filter负责清洗冲突或无效数据以保证训练质量；Follower作为被训练的LLM，通过强化学习优化策略；Judger则基于预定义的准则或模型评估为Follower提供奖励信号。各模块通过交替迭代实现闭环。

关键创新：SEIF的本质创新在于将指令生成与模型训练解耦并动态关联。不同于传统的静态数据集训练，SEIF引入了“难度演进”机制，确保模型始终处于其能力边界进行学习，避免了因任务过于简单而导致的性能停滞。

关键设计：在训练策略上，论文提出了一种分阶段优化方案：在训练初期进行充分的基座能力构建，在后期采取适度的训练强度以缓解强化学习中常见的过拟合问题，从而在提升指令遵循能力的同时保持模型的泛化性能。

📊 实验亮点

实验结果显示，SEIF在不同规模和架构的模型上均表现出显著的性能提升。研究通过消融实验揭示了“难度演进”对模型性能的增益，并明确了训练策略的重要性：即通过前期高强度训练夯实基础，配合后期适度训练防止过拟合，该策略在开放式任务中表现出极强的鲁棒性与泛化能力。

🎯 应用场景

SEIF框架可广泛应用于各类大语言模型的微调阶段，特别适用于需要高精度指令遵循的垂直领域，如代码生成、复杂逻辑推理、自动化办公助手及多轮对话系统。该方法降低了对高质量人工标注数据的依赖，为构建具备持续自我进化能力的智能体提供了高效的技术路径。

📄 摘要（原文）

Instruction following is a fundamental capability of large language models (LLMs), yet continuously improving this capability remains challenging. Existing methods typically rely either on costly external supervision from humans or strong teacher models, or on self-play training with static-difficulty instructions that cannot evolve as the model's capabilities improve. To address these limitations, we propose SEIF (Self-Evolving Reinforcement Learning for Instruction Following), a self-evolving framework for enhancing the instruction-following ability of LLMs. SEIF forms a closed self-evolution loop that improves the model's instruction-following ability, where instruction difficulty evolution and model capability evolution reinforce each other. SEIF consists of four roles: an Instructor that generates increasingly challenging instructions, a Filter that removes conflicting or invalid instructions to ensure data quality, a Follower that learns to follow evolved instructions, and a Judger that provides reward signals for reinforcement learning. The Instructor and Follower are alternately trained and co-evolve throughout the process. Experiments across multiple model scales and architectures show that SEIF consistently improves instruction-following performance, suggesting strong generality. Further analyses reveal the sources of improvement and identify an effective training strategy for self-evolution on open-ended tasks: sufficient early-stage training to build a solid foundation, followed by moderate late-stage training to mitigate overfitting and achieve better final performance. The code and data are publicly available at https://github.com/Rainier-rq1/SEIF.