Multi-Turn-Instruct

尽管在提高大型语言模型（LLMs）的指令跟随能力方面取得了显著成就，但处理多个可能纠缠或冲突的指令仍然是一个相当大的挑战。现实世界的场景通常需要跨多个指令的一致性，例如秘密隐私、个人偏好和优先级，这需要复杂的能力来整合多个回合并仔细平衡指令相交或冲突时的竞争目标。这项工作系统地调查了LLMs在处理多轮指令方面的能力，涵盖了三个难度级别：（1）从指令中检索信息，（2）跨回合跟踪和推理，（3）解决指令之间的冲突。我们通过人类在环的方法构建了Multi-Turn-Instruct，包含约1.1K高质量的多轮对话，并产生了九个能力类别，包括静态和动态、推理和多任务处理。

Despite significant advances in improving the instruction-following capabilities of large language models (LLMs), handling multiple potentially entangled or conflicting instructions remains a considerable challenge. Real-world scenarios often require consistency across multiple instructions—such as confidential privacy, personal preferences and priorities—which demands sophisticated capabilities to integrate multiple dialogue turns and carefully balance competing objectives when instructions intersect or conflict. This work systematically investigates the capabilities of LLMs in handling multi-turn instructions, covering three difficulty levels: (1) retrieving information from given instructions, (2) tracking and reasoning across dialogue turns, and (3) resolving conflicts between different instructions. We constructed the Multi-Turn-Instruct dataset via the human-in-the-loop approach, which contains approximately 1.1K high-quality multi-turn dialogues, and yields nine capability categories including static and dynamic, reasoning and multi-task processing.

原始信息汇总

Multi-Turn-Instruct 数据集概述

📌 数据集基本信息

• 名称: Multi-Turn-Instruct
• 作者: Chi Han（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
• 联系邮箱: [e-mail]
• 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2503.13222
• 官网链接: https://glaciohound.github.io/Multi-Turn-Instruct
• 代码仓库: https://github.com/Glaciohound/Multi-Turn-Instruct
• Huggingface数据集: https://huggingface.co/datasets/Glaciohound/Multi-Turn-Instruct

📊 数据集内容

• 数据规模: ~1.1K 高质量多轮对话
• 构建方法: 人工参与（human-in-the-loop）
• 核心挑战: 处理多轮潜在纠缠或冲突的指令
• 能力分类: 9类
  • 静态与动态
  • 推理
  • 多任务处理
  • 记忆
  • 动态指令
  • 动态环境
  • 触发
  • 隐私保护
  • 个性化
  • 优先级

🔍 主要发现

• 模型表现:
  • GPT模型在记忆任务上表现优异，但在隐私保护任务上效果较差
  • 更大模型展示更强推理能力，但在解决冲突指令上仍有困难
• 性能差距:
  • 不能仅归因于信息丢失
  • 注意力机制未能有效整合多个相关指令

📈 模型性能对比

模型	记忆	动态指令	动态环境	触发	多任务	递归推理	隐私保护	个性化	优先级
Mistral-8x7B-Instruct-v0.1	0.5098	0.3643	0.3024	0.4808	0.2413	0.5380	0.2795	0.16	0.454
Mistral-Large	0.7862	0.2616	0.2162	0.7692	0.2743	0.4408	0.2795	0.07	0.292
Claude-3-haiku	0.6488	0.7307	0.6337	0.6827	0.7075	0.5428	0.5217	0.24	0.283
Claude-3.5-haiku	0.4641	0.7828	0.5829	0.8750	0.7458	0.7036	0.3478	0.16	0.392
Claude-3-sonnet	0.8184	0.7838	0.6445	0.8462	0.7593	0.6295	0.4410	0.13	0.3388
Claude-3.5-sonnet	0.7819	0.9596	0.8740	0.9519	0.8491	0.7988	0.3540	0.17	0.494
Llama-3-70B-Instruct	0.7851	0.7407	0.6780	0.9231	0.7927	0.6583	0.3540	0.19	0.368
Llama-3.2-90B-Instruct	0.8676	0.7107	0.6254	0.9615	0.8133	0.7324	0.3602	0.19	0.425
GPT-3.5-turbo	0.6789	0.7582	0.5555	0.5481	0.6451	0.5881	0.3168	0.15	0.303
GPT-4o-mini	0.7506	0.7797	0.6575	0.6346	0.7630	0.7122	0.1864	0.22	0.326
GPT-4o	0.8213	0.9326	0.8118	0.8173	0.8815	0.7584	0.2733	0.12	0.357
GPT-o1	0.6240	0.9800	0.9610	0.7790	0.8630	0.9230	0.3410	0.35	0.335

📜 引用

bibtex @article{han2025multiturninstruct, author = {Chi Han}, title = {Can Language Models Follow Multiple Turns of Entangled Instructions?}, journal = {arXiv preprint}, volume = {arXiv:2503.13222}, year = {2025}, archivePrefix = {arXiv}, primaryClass = {cs.CL}, url = {https://arxiv.org/abs/2503.13222} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Multi-Turn-Instruct数据集的构建采用了人机协作的方式，通过精心设计的对话流程生成了约1,100条高质量的多轮对话。这些对话涵盖了从信息检索、跨轮次推理到指令冲突解决等三个难度层次，旨在全面评估大语言模型在处理复杂指令时的能力。数据集的构建过程中，特别关注了隐私保护、个性化偏好和优先级处理等现实场景中的需求，确保对话内容具有高度的多样性和复杂性。

特点

Multi-Turn-Instruct数据集的特点在于其多轮对话的复杂性和多样性。数据集不仅包含静态和动态的指令场景，还涵盖了推理、多任务处理等九种能力类别。通过引入隐私保护、个性化偏好和优先级处理等现实场景，数据集能够有效评估模型在处理多轮指令时的综合能力。此外，数据集还提供了详细的模型性能对比，揭示了不同模型在记忆、推理和冲突解决等方面的表现差异。

使用方法

使用Multi-Turn-Instruct数据集时，用户可以通过GitHub仓库中的评估脚本对模型进行测试。首先，用户需在命令行中设置模型名称和OpenAI密钥，随后运行评估脚本以生成预测结果和评分文件。评估脚本支持自定义模型的添加，用户只需将新模型的脚本放置在指定目录并更新相关函数即可。评估完成后，用户可通过生成的JSON文件查看模型在各个任务上的表现，并进一步分析模型在多轮指令处理中的能力。

背景与挑战

背景概述

Multi-Turn-Instruct数据集由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的Chi Han等人于2025年提出，旨在系统研究大型语言模型（LLMs）在处理多轮复杂指令时的能力。该数据集包含约1.1K条高质量的多轮对话，涵盖从信息检索到指令冲突解决的多个难度层次。研究背景源于现实场景中，用户往往需要在多轮交互中保持一致性，如隐私保护、个性化偏好和优先级处理等。该数据集通过人机协作的方式构建，分为九个能力类别，包括静态与动态、推理和多任务处理等，为LLMs在多轮指令处理中的性能评估提供了重要基准。

当前挑战

Multi-Turn-Instruct数据集面临的主要挑战包括两个方面：其一，LLMs在处理多轮复杂指令时，尤其是在指令冲突或交织的情况下，表现出显著的性能差异。尽管模型在记忆任务中表现优异，但在隐私保护和冲突解决等任务中表现欠佳，表明其注意力机制在整合多轮相关指令时存在不足。其二，数据集的构建过程也面临挑战，如何确保多轮对话的高质量与多样性，同时涵盖不同难度层次的指令场景，需要大量的人工干预与精细设计。这些挑战不仅揭示了LLMs在处理复杂任务时的局限性，也为未来研究提供了改进方向。

常用场景

经典使用场景

Multi-Turn-Instruct数据集主要用于评估和提升大型语言模型（LLMs）在处理多轮、可能相互交织或冲突的指令时的能力。该数据集通过构建约1.1K高质量的多轮对话，涵盖了从信息检索、跨轮次跟踪与推理到指令冲突解决等多个难度层次的任务。这些任务模拟了现实世界中复杂的指令处理场景，如隐私保护、个性化偏好和优先级排序等，为研究LLMs在多轮指令处理中的表现提供了丰富的实验数据。

实际应用

在实际应用中，Multi-Turn-Instruct数据集可用于开发和优化智能助手、客服系统等需要处理多轮对话的应用场景。通过评估模型在多轮指令处理中的表现，开发者可以更好地理解模型在实际任务中的局限性，并针对性地进行优化。例如，在隐私保护任务中，模型需要具备选择性信息保留的能力，而在个性化任务中，模型则需要根据用户的偏好动态调整响应策略。

衍生相关工作

Multi-Turn-Instruct数据集的相关工作主要集中在提升LLMs在多轮指令处理中的能力。例如，基于该数据集的研究揭示了不同模型家族（如GPT、Mistral和Llama）在处理多轮指令时的表现差异，并提出了改进模型推理能力和冲突解决能力的策略。此外，该数据集还启发了对模型注意力机制的深入研究，探讨了如何更好地整合多轮相关指令，从而提升模型在复杂任务中的表现。