Meta ha publicado recientemente un nuevo benchmark llamado Multi-IF, diseñado para evaluar la capacidad de los modelos de lenguaje grande (LLM) para seguir instrucciones en diálogos multironda y entornos multilingües. Este benchmark abarca ocho idiomas, incluye 4501 tareas de diálogo de tres rondas y se centra en el rendimiento de los modelos actuales en escenarios complejos de varias rondas y multilingües. La mayoría de los estándares de evaluación existentes se centran en diálogos de una sola ronda y tareas monolingües, lo que dificulta la evaluación completa del rendimiento de los modelos en aplicaciones reales. El lanzamiento de Multi-IF busca precisamente solucionar esto.

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