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这项由ByteDance Seed、南京大学、北京大学以及北京邮电大学结合开展的扣问发表于2025年9月，论文题目为《Inverse IFEval: Can LLMs Unlearn Stubborn Training Conventions to Follow Real Instructions?》。感意思意思的读者不错通过样式主页https://huggingface.co/datasets/m-a-p/Inverse_IFEval造访完整数据集和关系府上。

淌若你也曾使用过ChatGPT、Claude或其他大说话模子，可能会际遇这么的情况：当你明确要求"请不要使用列表形态回应"时，模子却依然坚强地给出条条框框的谜底。或者当你要求它"成心写错几个字"时，它会拒绝或者根底作念不到。这种表象就像一个受过严格培训的办事员，即使主顾明确要求"精真金不怕火少量，不要那么认真"，他们也很难改变我方的职业习尚。

这种表象在东说念主工智能范围有一个专科的名字：贯通僵化。就像东说念主类在永久熟习某种技巧后会酿成肌肉讲求雷同，大说话模子在锻练过程中也会酿成固定的"念念维模式"。当际遇与锻练习尚相冲突的指示时，它们往往会优先聘用熟悉的模式，而不是严格按照用户的具体要求扩充。

ByteDance的扣问团队发现了这个问题的根源。在模子的锻练过程中，为了确保输出质地，锻练数据平方投降一套"瞎想化方法"：回应要准确、形态要程序、语法要正确、结构要了了。这么的锻练让模子学会了产生高质地的方法谜底，但同期也让它们变得过于"安老实分"。当用户的竟然需求与这些锻练方法发生冲突时，模子就会堕入一种两难境地。

为了深入扣问这个问题，扣问团队成就了一套全新的评测体系，名为"Inverse IFEval"。这个评测就像给模子出了一系列"反老例"的考题，专门考验它们能否克服锻练时养成的固定习尚，简直按照用户的具体要求行事。

一、逆向念念维的评测设想

传统的AI评测就像方法化考试，主要考验模子是否能给出正确、程序的谜底。但施行生存中，用户的需求往往琳琅满目，偶然以至会要求模子作念一些"不按常理出牌"的事情。比如，有东说念主可能需要成心写错字的文本用于测试拼写查验软件，或者需要莫得谛视的代码用于罕见的编程熟习。

Inverse IFEval的设想理念就像给一个科班出生的厨师出难题：要求他作念沿途成心放错调料的菜，或者要求他王人备无谓传统的摆盘形态。这么的测试能够简直考验厨师是否具备纯真应变的材干，而不单是是按照方法食谱操作的技巧。

扣问团队设想了八种不同类型的"反老例"指示。第一种叫作念"问题纠错"，就像给模子沿途显着有演叨的数学题，看它是否能够识别问题并给出正确的处理形态，而不是强行从演叨选项中聘用一个谜底。第二种是"成心文本流弊"，要求模子在回应中成心包含指定数目的拼写演叨或语法问题，这径直叛逆了模子追求完好输出的锻练商量。

第三种测试触及"无谛视代码"，要求模子生胜利能完整但王人备莫得谛视的代码。这对模子来说卓越结巴，因为在编程锻练中，精采的谛视习尚被反复强调，险些成了条目反射。第四种是"反传统形态"，比如要求模子给出建议时不成使用任何列表、编号或分段，必须写成一段联络的笔墨。

还有"成心演叨谜底"这种测试，要求模子在回应十个简便问题时，只可答对其中五个，其余五个必须成心答错。这种要求让模子面对庞杂的内在冲突：一方面要投降用户指示，另一方面又要叛逆提供准肯定息的基本锻练商量。"指示调换"测试则欺诈了模子对常见问题模式的讲求，给出看似熟悉但实质上需要不同解答形态的问题。

"半途指示修改"测试模拟了施行对话中时时出现的情况：用户在消灭轮对话中屡次改变要求，模子需要能够追踪这些变化，只扩充最终的指示。终末一种"反事实问答"测试要求模子严格把柄提供的文本内容回应问题，即使这些内容与事实相冲突。

二、大范围数据构建的尽心设想

为了确保测试的质地和公说念性，扣问团队经受了一套严谨的数据构建经过。这个过程就像制作一部高质地记载片：从初步构念念到最终成片，每个法子都需要专科团队的反复打磨。

通盘构建过程分为五个主要阶段。率先是"不雅察与回转"阶段，扣问东说念主员深入分析了刻下大说话模子锻练中深广经受的数据方法和回应模式。他们发现，不管是回应形态、说话作风还是内容组织形态，锻练数据都倾向于投降某些固定的"最好实践"。基于这些不雅察，他们设想出了专门与这些老例作念法相对立的指示类型。

接下来是"种子数据构建"阶段。扣问团队邀请了多位在大说话模子锻练方面教学丰富的众人，手工制作了每种指示类型的高质地示例。这些种子数据就像建筑的地基，为后续的大范围生成奠定了坚实基础。为了确保质地，每个种子样本都经过了多轮交叉考证，只消获取所有众人一致认同的样本才会被经受。

第三阶段是"大范围数据生成"。欺诈前边准备的种子数据，团队设想了专门的生成模板，然后使用多个先进的大说话模子伙同生成大都候选样本。这个过程秘籍了23个不同的学科范围，从计较机科学、数学、物理到文体、法律、生物学等，确保测试内容的各种性和全面性。每个范围和指示类型的组合都会生成20个候选问题，然后通过自动化筛选机制进行初步质地收敛。

自动筛选组成了第四个阶段。系统会查验生成内容的长度是否合适、语义是否连贯、是否如实相宜预设的指示类型要求。通过这种自动化处理，大都显着不对格的样本被提前摒除，大大提高了后续东说念主工审核的后果。

终末一个阶段是"东说念主工考证"。所有通过自动筛选的内容都需要经过众人的严格审核。审核要点体恤三个方面：指示类型的准确性、指示表述的了了度以及评分方法的可操作性。众人们会仔细查验每个问题是否简直属于指定的反老例指示类型，是否存在歧义或逻辑矛盾，以及是否能够设想出公说念可靠的评分机制。

通过这套完整的经过，扣问团队最终构建了包含1012个高质地样本的测试数据集，其中汉文和英文各占一半。数据集涵盖了八种不同的反老例指示类型，散播在23个学科范围中。计较机科学范围的样本最多，占总和的20.2%，这反馈了刻下大说话模子应用的主要标的。

三、评测方法的改进突破

为了准确评估模子在这些反老例指示上的推崇，扣问团队成就了一套基于"大说话模子充当评判者"的自动化评测框架。这种方法就像让一位教学丰富的老实来更正考试卷子，既能贯通复杂的评分方法，又能处理大都的测试样本。

传统的自动化评测往往只可处理有方法谜底的客不雅题，但反老例指示的评估更像是主不雅题更正，需要贯通指示的具体要求并判断模子的回应是否简直投降了这些要求。比如，当指示要求"在回应中成心包含三个拼写演叨"时，评测系统需要能够识别和计较拼写演叨的数目，并判断这些演叨是否如实是成心为之。

为了提高评测的准确性，团队经受了多项优化政策。率先是针对不同指示类型聘用最适当的评判模子。就像不同学科需要不同专科配景的老实雷同，不同类型的反老例指示也需要在相应材干上推崇杰出的模子来评判。通过大都测试，团队为每种指示类型都找到了推崇最好的评判模子。

其次是优化评判模板的结构。由于不同类型的指示对陡立文信息的依赖进程不同，团队为每种指示类型设想了专门的评判模板，最大化地提供评判所需的信息，同期幸免无关信息的遏制。

最蹙迫的是系统请示词的深度优化。团队为评判模子编写了详确的评分逻辑评释，包括针对每种反老例指示类型的具体评分方法和示例案例。这就像给更正老实提供了详确的方法谜底和评分笃定，确保评判的一致性和准确性。

通过这些优化措施，最终的评测系统在考证测试中达到了98%的准确率，远超启动版块的88%。这意味着自动化评测的已矣与东说念主工众人评判的一致性相配高，为大范围测试提供了可靠的时期撑合手。

四、令东说念主不测的实验发现

当扣问团队用这套新的评测体系对15个主流大说话模子进行测试时，已矣令东说念主惶恐。即使是刻下开首进的模子，在面对这些反老例指示时也推崇得十分"坚强"。

在传统的IFEval测试中推崇优异的一些模子，在Inverse IFEval测试中的排行出现了显贵下滑。这种表象就像一个在方法化考试中老是名列三甲的学生，在面对灵通性、创造性题目时却推崇平平。OpenAI的o3-high模子在测试中推崇最好，但即使如斯，它的举座得分也只消75分独揽，远低于它在传统测试中的推崇。

更意思意思的是，扣问发现模子的"念念考材干"对处理反老例指示至关蹙迫。那些具备"念念维链推理"功能的模子显着优于平方版块。比如，消灭个模子的念念考版块比非念念考版块在测试中的推崇要好得多。这评释迎面对与锻练习尚冲突的指示时，模子需要更多的"念念考时间"来克服固有的举止模式。

在具体的指示类型分析中，险些所有模子都在"问题纠错"任务上推崇最差，平均得分不到30分。这类任务要求模子识别出问题中的演叨并主动更正，而不是从演叨选项中强行聘用谜底。大多数模子即使毅力到了问题的演叨，仍然会聘用一个"最接近正确"的演叨谜底，而不是指出问题自己的流弊。

比拟之下，模子在"反事实问答"任务上推崇相对较好，平均得分向上70分。这类任务要求模子严格按照给定文本回应问题，即使文本内容与事实相冲突。看起来模子在"一板三眼"方面比"主动纠错"方面更有上风。

"成心文本流弊"任务的已矣也很有启发性。大部分模子很难准确收敛演叨的数目和类型。比如要求"第一句话包含一个拼写演叨，第二句话包含两个，第三句话包含三个"时，模子往往无法精准扩充这种细粒度的收敛要求，时时出现演叨数目不相宜要求的情况。

五、深层机制的科学阐发

为了贯通这些表象背后的原因，扣问团队进行了深入的机制分析。他们发现，刻下大说话模子的锻练过程就像给一个东说念主瞩目了一套树大根深的举止准则，这些准则在大多数情况下都很有用，但在罕见情况下却可能成为料理。

模子的"贯通僵化"主要源于锻练数据的特色。为了确保模子输出的质地，锻练数据都经过了尽心筛选和方法化处理。数据标注员在创建锻练样本时，会自关联词然地投降一些"最好实践"：使用了了的形态、提供准确的信息、经受程序的说话等。这种方法化锻练天然提高了模子的举座推崇，但也让模子酿成了对特定模式的激烈偏好。

扣问团队通过对比实验发现，那些经过更多轮次精调锻练的模子往往在反老例指示上推崇更差。这就像一个教学丰富的众人，天然在专科范围内挥洒自如，但在面对需要冲突老例的新挑战时反而不如入门者纯真。这种表象被称为"过拟合到锻练范式"，即模子过度稳妥了锻练时的特定模式，失去了应答新情况的纯真性。

念念考机制的蹙迫性也得到了考证。扣问发现，当模子被要求进行"链式念念考"时，它们在反老例指示上的推崇会显贵擢升。这是因为念念考过程让模子有契机毅力到刻下指示与锻练习尚的冲突，从而主动颐养我方的举止政策。相背，那些径直输出谜底的模子更容易受到锻练时酿成的条目反射影响。

说话互异的分析也很挑升念念。扣问发现，大部分模子在中英文版块的测试中推崇十分一致，这评释贯通僵化表象是一个跨说话的深广问题。然则，一些主要在汉文语料上锻练的模子，如GLM-4.5和Qwen系列，在汉文版块测试中的推崇显着优于英文版块，这反馈了锻练数别传话散播对模子举止的影响。

六、测试时计较资源的影响

扣问团队还接洽了一个蹙迫问题：给模子更多的"念念考时间"是否能够改善其在反老例指示上的推崇。他们经受了"Best-of-N"的测试方法，即让模子对消灭个问题生成多个回应，然后聘用其中推崇最好的一个。

已矣泄漏，跟着候选谜底数目的增多，模子的推崇如实会稳步擢升。当N从1增多到32时，大部分模子的得分都能接近或向上90分。这个发现很有实质真理：它评释模子其实具备完成这些任务的基础材干，只是在单次生成时时时被锻练时酿成的习尚所料理。赐与更多尝试契机后，模子就有更粗犷率生成相宜要求的回应。

这种表象近似于东说念主类在面对习尚性举止时的推崇。当咱们需要改变某个树大根深的习尚时，第一次尝试往往不太胜利，但通过屡次尝试和自我更正，胜利率会显贵擢升。关于大说话模子来说，屡次采样就十分于给了它们屡次"自我更正"的契机。

七、与传统评测的对比分析

扣问团队还将Inverse IFEval的已矣与传统IFEval测试进行了详确对比。已矣发现，天然两种测试都在评估指示奴才材干，但它们揭示的是模子材干的不同侧面。

在传统IFEval测试中排行靠前的一些模子，在Inverse IFEval中的排行出现了显着变化。比如，某些在方法指示奴才任务上推崇优异的模子，在面对反老例指示时却显给力不从心。这种排行变化评释了什么问题呢？

传统的指示奴才测试主要覆按模子是否能够贯通和扩充常见类型的指示，这些指示平方与锻练数据中的模式高度一致。而反老例指示测试则覆按的是模子的稳妥性和纯真性，即在面对与锻练教学冲突的要求时是否能够颐养我方的举止。

意思意思的是，那些莫得经过大都精调锻练的模子偶然在反老例指示上推崇得更好。这就像刚学会驾驶的生手司机，天然时期不够熟练，但在面对罕见路况时反而比老司机更容易接纳新的驾驶形态。过度的锻练偶然会让模子变得过于"专科化"，失去了应答新情况的纯真性。

八、实质应用的真切影响

这项扣问的真理远不啻于学术层面的发现，它揭示了刻下AI时期发展中的一个蹙迫瓶颈。在施行应用中，用户的需求往往比锻练数据中的场景愈加各种和复杂。偶然候用户可能需要模子作念一些"不按常理出牌"的事情，而刻下的模子往往难以胜任这些任务。

比如在磨真金不怕火范围，老实可能需要AI匡助生成成心包含常见演叨的熟习题，让学生熟习演叨识别和更正材干。在软件测试范围，成就者可能需要AI生成各种"极度"的测试用例来考验系统的鲁棒性。在创意写稿范围，作家可能但愿AI能够突破传统的写稿模式，提供一些"反老例"的抒发形态。

刻下模子在这些场景中的推崇往往不尽如东说念意见，主要原因等于它们过于稚童于锻练时酿成的举止模式。这种贯通僵化不仅收敛了AI的应用范围，也影响了用户体验。用户时时会发现，不管怎样明确地抒发我方的需求，AI老是按照它"以为正确"的形态回应，而不是严格按照用户的要求扩充。

扣问团队以为，搞定这个问题需要从多个角度着手。率先是在锻练数据的构建过程中增多更多相配规的样本，让模子在锻练阶段就斗争到各种"反老例"的指示和回应模式。其次是改进锻练算法，让模子能够更好地均衡"投降锻练教学"和"投降用户指示"之间的关系。终末是成就更好的请示工程时期，匡助用户更灵验地与AI进行交互。

九、将来发展的时期旅途

基于这些发现，扣问团队提倡了几个可能的改进标的。第一个标的是"对抗性锻练"，即在锻练过程中成心加入一些与常范围式冲突的指示，锻练模子在这些情况下仍能正确响应。这就像给通顺员进行各种极限条目下的锻练，提高他们的稳妥材干。

第二个标的是"指示权重颐养"，即让模子学会动态颐养对不同指示的爱重进程。当用户明确要求扩充某个相配规操作时，模子应该能够识别出这种强调，并相应地颐养我方的举止政策。这需要在模子架构层面进行改进，增多对指示蹙迫性的感知材干。

第三个标的是"分层锻练政策"，行将模子的锻练分为多个阶段，在不同阶段培养不同的材干。早期阶段要点培养基础的说话贯通和生成材干，后期阶段则要点培养纯真性和稳妥性。这种方法不错幸免过度锻练导致的僵化问题。

扣问还泄漏，念念考机制在处理反老例指示中的蹙迫作用为将来的模子设想指明了标的。将来的AI系统可能需要具备更强的"元贯通"材干，即能够毅力到我方的举止模式，并在必要时主动颐养这些模式。这种材干不仅对处理反老例指示有匡助，对AI的举座智能水平擢升也有蹙迫真理。

说到底，这项扣问揭示了一个看似矛盾但实质深刻的表象：让AI变得愈加"东说念主性化"的关节，可能恰巧在于教会它们如何"不按套路出牌"。在施行生存中，简直的智能不仅体咫尺投降规定的材干上，更体咫尺当令冲突规定、纯真应答新情况的材干上。

当咱们与AI交互时，咱们但愿它不仅是一个安老实分的助手，更是一个能够贯通咱们竟然意图、纯真应答各种需求的智能伙伴。这项扣问为杀青这一商量提供了蹙迫的表面基础和实践带领，信托在不久的将来，咱们会看到愈加纯真、愈加"善解东说念意见"的AI系统。这不仅会改善咱们的使用体验，也会为AI时期的进一步发伸开发新的可能性。

关于平方用户来说，了解这些时期细节的真理在于：当你发现AI不成王人备按照你的要求扩充某些任务时，这可能不是你的抒发问题，而是刻下时期的固有收敛。但好音讯是，扣问东说念主员依然毅力到了这个问题，况兼正在积极寻找搞定决策。将来的AI助手将会愈加纯真，更能稳妥咱们各种化的竟然需求。

Q&A

Q1：什么是Inverse IFEval测试，它与传统AI测试有什么不同？

A：Inverse IFEval是ByteDance团队成就的专门测试AI"反老例指示"扩充材干的评测体系。与传统测试不同，它不覆按AI是否能给出方法正确谜底，而是测试AI能否扩充一些与锻练习尚相冲突的罕见要求，比照旧意写错字、不使用列表形态回应、或者在多个问题中成心答错几个。这种测试能揭示AI的纯真性和稳妥性。

Q2：为什么咫尺的大说话模子会出现贯通僵化问题？

A：主要原因是锻练数据过于方法化。在锻练过程中，为了保证输出质地，锻练数据都投降"最好实践"方法：形态程序、内容准确、语法正确。这让模子酿成了固定的举止模式，就像一个受过严格培训的办事员很难改变职业习尚雷同。当用户要求与这些习尚冲突时，模子往往会优先聘用熟悉的模式而不是严格投降用户指示。

Q3：这项扣问对平方用户使用AI有什么实质真理？

A：这项扣问讲授了为什么偶然AI无法王人备按照你的要求扩充当务，卓越是一些相配规肯求。同期也带来了好音讯：扣问发现给AI更多"念念考时间"或使器具备念念维链功能的模子能显贵改善这个问题。将来的AI系统将会愈加纯真，更能贯通和扩充用户的竟然需求，而不是老是"按套路出牌"。