Meta 最近发布了一项全新的基准测试，名为 Multi-IF，旨在评估大语言模型（LLM）在多轮对话和多语言环境下的指令遵循能力。这一基准覆盖了八种语言，包含4501个三轮对话任务，重点探讨了当前模型在复杂多轮和多语言场景中的表现。在现有的评估标准中，大多数集中于单轮对话和单语言任务，难以全面反映模型在实际应用中的表现。而 Multi-IF 的推出正是为了填补这一空白。研究团队通过将单轮指令扩展为多轮指令，生成了复杂的对话场景，并确保每一轮指令在逻辑上连贯、递进。此外，