LIFEBench團(tuán)隊(duì) 投稿量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

你是否曾對(duì)大語言模型（LLMs）下達(dá)過明確的“長度指令”？

比如，“寫一篇10,000字的長文，詳細(xì)分析某個(gè)議題。”看似簡單的要求，實(shí)際卻往往讓這些模型“力不從心”：

不是生成內(nèi)容不足，就是重復(fù)啰嗦，甚至直接罷工拒絕生成。

一篇最新研究論文《LIFEBENCH: Evaluating Length Instruction Following in Large Language Models》對(duì)這一問題進(jìn)行了深入探討，提出了一個(gè)全新的基準(zhǔn)測試集 LIFEBENCH，系統(tǒng)評(píng)估大語言模型在長度指令遵循方面的表現(xiàn)。

研究結(jié)果揭示：這些看似無所不能的模型在長度指令，特別是長文本生成任務(wù)中，表現(xiàn)不盡人意。當(dāng)模型被明確要求生成特定長度的文本時(shí)，大多數(shù)模型表現(xiàn)糟糕。

接下來，讓我們一起來看看這篇論文是如何揭示這些“瓶頸”的！

LIFEBENCH：專注長度指令遵循的基準(zhǔn)測試

LIFEBENCH，全稱“LengthInstructionFollowingEvaluationBenchmark”，是一套專門評(píng)估大語言模型在長度指令下表現(xiàn)的測試集。它不僅覆蓋了從短篇到長文的多種長度范圍，還囊括了多種任務(wù)類型和語言，全面揭示了大模型在長度控制上的能力邊界。

LIFEBENCH的三大核心特性：

數(shù)據(jù)集的多樣性

為了測試模型的全方位能力，LIFEBENCH設(shè)計(jì)了多維度的數(shù)據(jù)集：

• 任務(wù)多樣性：涵蓋四類自然語言生成（NLG）任務(wù)，包括問答、摘要、推理和創(chuàng)意生成，以全面評(píng)估模型的長度指令遵循能力。
• 長短結(jié)合的輸入場景：測試數(shù)據(jù)既包含短輸入（<2000字），也包含長輸入（>2000字），以評(píng)估模型在不同輸入規(guī)模下的表現(xiàn)。
• 雙語支持：同時(shí)支持中文和英文任務(wù)，分別從獨(dú)立數(shù)據(jù)集中構(gòu)建，以便分析模型是否存在語言偏差。

全面的長度范圍與指令類型

LIFEBENCH是首個(gè)系統(tǒng)性評(píng)估模型長度指令遵循能力的基準(zhǔn)測試，它設(shè)計(jì)了三種常見的長度控制方法：

• 等于（Equal To）：生成長度必須等于目標(biāo)長度。
• 不超過（At Most）：生成長度不得超過目標(biāo)長度。
• 至少（At Least）：生成長度必須達(dá)到目標(biāo)長度。

同時(shí)，長度輸出范圍覆蓋從短文本（<100字）、中等長度（100–2000字）到長文本（>2000字）的任務(wù)，評(píng)測的全面性遠(yuǎn)超以往研究。

創(chuàng)新的評(píng)測指標(biāo)

為了更精準(zhǔn)地分析模型的表現(xiàn)，LIFEBENCH提出了兩項(xiàng)專門指標(biāo)：
長度偏差（Length Deviation, LD）：衡量生成文本長度與目標(biāo)長度之間的差異，包括偏差方向和偏差幅度。

長度評(píng)分（Length Score, LS）：綜合評(píng)價(jià)模型對(duì)長度指令的遵循能力，量化偏差的整體影響。

相較于簡單的字?jǐn)?shù)匹配，這兩項(xiàng)指標(biāo)提供了更細(xì)致的分析維度。

通過上述設(shè)計(jì)，LIFEBENCH不僅覆蓋了現(xiàn)有研究中涉及的所有長度指令評(píng)測范圍，還首次系統(tǒng)性探索了模型在不同任務(wù)、語言和長度限制下的表現(xiàn)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果：大語言模型的“長度危機(jī)”

研究團(tuán)隊(duì)對(duì)26個(gè)主流大語言模型進(jìn)行了評(píng)測，結(jié)果揭示了它們在長度指令遵循上的重大不足，尤其是在長文本生成場景下。以下是一些關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)：

1. 總體表現(xiàn)：長度指令“等于”最難達(dá)標(biāo)

當(dāng)模型被明確要求生成特定長度的文本時(shí)，大多數(shù)模型表現(xiàn)糟糕。

在26個(gè)模型中，有23個(gè)模型的長度評(píng)分（LS）低于60分，只有少數(shù)模型（如o3-mini、Claude-Sonnet-Thinking和Gemini-2.5-Pro）勉強(qiáng)達(dá)到了75.4分、61.3分和60分。

在“不超過”（At Most）和“至少”（At Least）指令下，由于限制更寬松，模型表現(xiàn)顯著改善。其中，有19個(gè)模型在“不超過”指令下的長度評(píng)分超過90分，而“至少”指令下也有6個(gè)模型表現(xiàn)優(yōu)異。

2. 長文本生成：模型普遍“拉胯”

大多數(shù)模型在短文本限制下表現(xiàn)穩(wěn)定，如o3-mini和Gemini-2.5-Pro分別獲得了80分和70分以上的長度評(píng)分。隨著長度限制增加，模型的表現(xiàn)開始下降。雖然o3-mini依然保持了較強(qiáng)的穩(wěn)定性（評(píng)分>70），但Gemini-2.5-Pro的評(píng)分從81分驟降至37分。

在長文本生成任務(wù)中，所有模型的長度評(píng)分均顯著下降，普遍低于40分，長文本生成成為模型的最大挑戰(zhàn)。

3. 輸入特性：任務(wù)與語言的雙重影響

模型在不同任務(wù)中的表現(xiàn)差異顯著。摘要任務(wù)的長度評(píng)分最低，有19個(gè)模型在這一任務(wù)中的表現(xiàn)顯著下降，創(chuàng)意生成任務(wù)的評(píng)分則最高，14個(gè)模型表現(xiàn)優(yōu)異。

幾乎所有模型在中文任務(wù)中的表現(xiàn)均劣于英文任務(wù)。此外，模型在處理中文指令時(shí)，出現(xiàn)了明顯的“過度生成”現(xiàn)象，可能反映了模型對(duì)中文數(shù)據(jù)的處理能力不足。

模型“過度宣傳”了它們的最大輸出長度

當(dāng)面對(duì)極限長度指令時(shí)（比如“至少生成32,768字”），大部分大語言模型的表現(xiàn)堪稱“言過其實(shí)”。它們的宣傳似乎暗示自己是“長篇巨制大師”，但實(shí)際生成結(jié)果卻經(jīng)常讓人失望。研究發(fā)現(xiàn)：

1. 僅少數(shù)模型達(dá)標(biāo)

在26個(gè)模型中，只有Claude系列和Qwen系列的7個(gè)模型能在其10%最長輸出中勉強(qiáng)符合長度要求。如果將目標(biāo)放寬到25%最長輸出，情況依然不樂觀——只有Qwen2.5-72B-Instruct和Qwen3-235B-A22B達(dá)到了設(shè)定的長度要求。這些模型雖然聲明的最大輸出長度較其他模型“低調(diào)”許多，但恰恰因?yàn)槿绱耍鼈兊谋憩F(xiàn)更接近實(shí)際能力，算得上“務(wù)實(shí)派”。

2. 大部分模型表現(xiàn)不符預(yù)期

其他模型則頗具“宣傳藝術(shù)”。除Gemini-2.0-Flash和部分Qwen系列模型因最大token限制受限外，其余模型的表現(xiàn)遠(yuǎn)低于它們聲稱的“最大輸出能力”。換句話說，這些模型的不足并不是因?yàn)闊o法達(dá)到技術(shù)上限，而是生成能力本身存在局限性。

有些模型在宣傳時(shí)或許給人一種“我可以寫出戰(zhàn)爭與和平”的錯(cuò)覺，但實(shí)際上，生成一篇“長篇朋友圈”都可能顯得力不從心。

模型遵循長度指令的三大“瓶頸”

基于上面的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，論文深入分析了這個(gè)問題，總結(jié)出以下三大核心瓶頸：

1. 缺乏準(zhǔn)確的長度感知能力

很多模型在“理解”目標(biāo)長度上顯得模糊不清：短輸出任務(wù)時(shí)高估長度：目標(biāo)是100字，模型可能“熱情過度”寫到150字。而長輸出任務(wù)時(shí)反而低估長度：目標(biāo)是5000字，模型卻生成3000字，仿佛在說“這么長，夠用了吧？”，除此之外模型還有假遵循現(xiàn)象：有些模型生成后自信滿滿地“認(rèn)為自己已經(jīng)完成了任務(wù)”，但實(shí)際結(jié)果卻大相徑庭：這種現(xiàn)象表明，模型更像是在“自我感覺良好”，而非真正理解并執(zhí)行了指令。

2. 對(duì)輸入長度的敏感性

輸入文本的長度對(duì)模型的表現(xiàn)影響很大，當(dāng)輸入過長時(shí)，模型就有些“暈頭轉(zhuǎn)向”了，特別是在長輸入場景（>5000字）中。

這也解釋了為什么摘要任務(wù)尤為糟糕：面對(duì)長篇輸入時(shí)，模型不僅難以提取關(guān)鍵內(nèi)容，還會(huì)生成過短或過長的內(nèi)容，嚴(yán)重偏離指令要求。可以說，輸入越長，模型越容易“迷失在海量信息中”。

3. 懶惰生成策略

當(dāng)面臨復(fù)雜的長文本任務(wù)時(shí)，許多模型選擇了“偷懶”：

提前終止：有些模型會(huì)在未完成任務(wù)的情況下突然“省略”后續(xù)部分，例如直接插入提示“（接下來還有6000字）”，仿佛在暗示“我知道還沒寫完，但后面的就不寫了”。

拒絕生成：在遇到超長的任務(wù)時(shí)，一些模型會(huì)直接選擇放棄，例如明確表示“你的要求長度已經(jīng)超過了我的能力極限，無法完成”。這種情況下，模型既沒有嘗試生成部分內(nèi)容，也沒有提供替代方案，而是干脆拒絕執(zhí)行指令。

研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)目標(biāo)長度超過8192字時(shí)，拒絕生成的比例顯著上升，所有模型中平均超過10%因這種懶惰策略而失敗。顯然，越復(fù)雜的任務(wù)，模型越傾向于“放棄治療”。

除了上面的三個(gè)瓶頸，有一些模型也嘗試解決這個(gè)問題：

4. 動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)的局限性：一場“低效的修補(bǔ)”

為了糾正長度偏差，一些推理模型嘗試了動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)：

他們會(huì)在推理過程總生成初稿后逐字統(tǒng)計(jì)輸出長度，發(fā)現(xiàn)長度不符時(shí)選擇重新生成，如此往復(fù)，直至接近目標(biāo)長度。

雖然這個(gè)方法在短文本任務(wù)中相對(duì)有效，但是耗時(shí)耗力，因?yàn)閯?dòng)態(tài)校準(zhǔn)需要耗費(fèi)大量計(jì)算資源和生成token，大幅增加時(shí)間成本。而且動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)在長文本場景中就會(huì)失效：由于校準(zhǔn)過程過于低效，模型無法在長文本任務(wù)中維持相似的策略，最終還是無法完成指定長度的內(nèi)容。

換句話說，動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)看似“聰明”，但面對(duì)長文本時(shí)，最終還是成了一場“得不償失”的努力。

從三大“瓶頸”到動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)的局限性，我們可以看到：大語言模型在長度指令遵循上的表現(xiàn)還有很多不足。要讓這些模型真正“聽話”，需要在感知能力、信息處理能力和生成策略上進(jìn)行全面優(yōu)化。

深挖模型長度指令遵循的隱藏問題

通過更深入的分析，研究揭示了一些隱藏在模型長度指令遵循能力背后的有趣現(xiàn)象和改進(jìn)可能。以下是關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)：

1. 長文本生成質(zhì)量的“起伏之路”

模型在不同長度限制下的表現(xiàn)如同一條“起伏的曲線”：

短文本（512字）：“還行”：生成質(zhì)量較高。

中等長度（1024–2048字）：“巔峰表現(xiàn)”：大多數(shù)模型在這個(gè)區(qū)間表現(xiàn)最好，輸出邏輯清晰，內(nèi)容質(zhì)量穩(wěn)定。

長文本（4096–8192字）：“質(zhì)量滑坡”：許多模型在此階段開始掉鏈子，生成內(nèi)容重復(fù)甚至拒絕生成。例如，有些模型會(huì)在生成到一半時(shí)插入“（接下來還有6000字）”，直接“擺爛”。

少數(shù)模型（如Claude-3.7-Sonnet）在超長文本上偶爾“逆風(fēng)翻盤”，但這類情況較為罕見。大多數(shù)模型的長文本內(nèi)容，質(zhì)量隨長度增加而顯著下降，重復(fù)問題尤為突出。

2. 格式化輸出的“疊加挑戰(zhàn)”

在要求遵循長度指令的同時(shí)，還需要生成特定格式（如Markdown、HTML或LaTeX）時(shí)，模型的表現(xiàn)進(jìn)一步惡化，復(fù)雜格式讓模型“抓狂”：格式越復(fù)雜，模型越容易出錯(cuò)，甚至格式和內(nèi)容雙雙崩潰。

長文本中的額外壓力：在8192字限制下，生成一篇帶復(fù)雜格式的文檔對(duì)模型來說幾乎是“地獄難度”。生成的內(nèi)容不僅格式錯(cuò)誤，甚至可能中途放棄，輸出一堆不完整的內(nèi)容片段。

3. EoS信號(hào)的“提前規(guī)劃”

在長文本生成任務(wù)中，EoS（End of Sequence，生成結(jié)束信號(hào)） token的異常行為揭示出一些有趣的現(xiàn)象：

短文本時(shí)表現(xiàn)乖巧：在2000字以下的限制下，模型的EoS預(yù)測較為正常，生成內(nèi)容完整且符合目標(biāo)要求，EoS信號(hào)通常在內(nèi)容接近目標(biāo)長度時(shí)觸發(fā)。

長文本時(shí)“提前規(guī)劃”傾向：當(dāng)目標(biāo)長度達(dá)到4096或8192字時(shí)，模型的行為變得耐人尋味——它似乎在生成開始前就“打好了自己的算盤”。EoS信號(hào)的觸發(fā)概率一開始就顯著升高，導(dǎo)致生成的內(nèi)容遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于目標(biāo)長度，甚至僅生成寥寥數(shù)百字便戛然而止。這種現(xiàn)象表明，模型在生成之前可能已經(jīng)“規(guī)劃”好了要寫多少，而不是在生成過程中逐步調(diào)整。

這種提前終止的行為可能源于模型在長文本生成中的不確定性或自我限制，反映了其對(duì)任務(wù)長度的規(guī)劃能力仍存在局限性。模型在面對(duì)超長文本指令時(shí)，可能會(huì)傾向于“保守估計(jì)”，提前結(jié)束生成以避免過度消耗計(jì)算資源或偏離任務(wù)要求。

4. 預(yù)訓(xùn)練與后訓(xùn)練的“雙管齊下”

模型在長文本生成中的不足，既源于預(yù)訓(xùn)練的限制，也可以通過后訓(xùn)練優(yōu)化：

預(yù)訓(xùn)練的“偷懶基因”：由于預(yù)訓(xùn)練階段長文本數(shù)據(jù)覆蓋不足，模型可能學(xué)到了一些“偷懶策略”，比如提前終止或拒絕回答，以規(guī)避長文本中的復(fù)雜邏輯和連貫性問題。

后訓(xùn)練的“預(yù)規(guī)劃策略”：后訓(xùn)練提供了改進(jìn)的機(jī)會(huì)。通過讓模型在生成前先規(guī)劃整體結(jié)構(gòu)或章節(jié)大綱，生成內(nèi)容更貼合長度要求，邏輯也更加清晰。例如，模型可以先生成“目錄”，再逐步填充內(nèi)容。這種方法顯著提升了長文本的質(zhì)量，且讓模型對(duì)長度指令的遵循更為精準(zhǔn)。

從生成質(zhì)量的“起伏之路”到復(fù)雜格式的雙重挑戰(zhàn)，再到EoS信號(hào)的“提前規(guī)劃”，這些隱藏的現(xiàn)象揭示了模型長度指令遵循能力的深層次不足。不過，通過擴(kuò)充預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和引入預(yù)規(guī)劃策略，未來的模型完全有希望實(shí)現(xiàn)“字夠了，內(nèi)容也對(duì)了”。

總結(jié)

論文提出了 LIFEBENCH，用于評(píng)估大型語言模型（LLMs）在多種任務(wù)、語言和長度限制下遵循長度指令的能力。

分析表明，當(dāng)前 LLMs 在長度指令執(zhí)行上仍存在顯著問題，尤其在長文本限制下，生成長度常低于聲稱的能力范圍，甚至表現(xiàn)出“提前結(jié)束””的傾向。模型表現(xiàn)還受到任務(wù)類型、語言和輸入長度等因素的顯著影響。

這些發(fā)現(xiàn)揭示了 LLMs 在長度指令遵循上的關(guān)鍵短板，表明未來需要更優(yōu)的訓(xùn)練策略，以及更全面的評(píng)估體系，來提升其對(duì)長度指令的執(zhí)行能力和實(shí)際表現(xiàn)。

github倉庫:https://github.com/LIFEBench/LIFEBench

huggingface鏈接:https://huggingface.co/datasets/LIFEBench/LIFEBench

論文地址:https://arxiv.org/abs/2505.16234