Enhancing LLM Instruction Following: An Evaluation-Driven Multi-Agentic Workflow for Prompt Instructions Optimization
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Purpura, Alberto, Wang, Li, Badyal, Sahil, Beaufrand, Eugenio, Faulkner, Adam |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Deconstructing Instruction-Following: A New Benchmark for Granular Evaluation of Large Language Model Instruction Compliance Abilities
von: Purpura, Alberto, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Purpura, Alberto, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Multi-Stage Workflow for the Review of Marketing Content with Reasoning Large Language Models
von: Purpura, Alberto, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Purpura, Alberto, et al.
Veröffentlicht: (2025)
RIFT: Reordered Instruction Following Testbed To Evaluate Instruction Following in Singular Multistep Prompt Structures
von: Jaffe, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Jaffe, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2026)
EVOREFUSE: Evolutionary Prompt Optimization for Evaluation and Mitigation of LLM Over-Refusal to Pseudo-Malicious Instructions
von: Wu, Xiaorui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Xiaorui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AGENTIF: Benchmarking Instruction Following of Large Language Models in Agentic Scenarios
von: Qi, Yunjia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qi, Yunjia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Self-Review Framework for Enhancing Instruction Following Capability of LLM
von: Park, Sihyun
Veröffentlicht: (2025)
von: Park, Sihyun
Veröffentlicht: (2025)
DIALEVAL: Automated Type-Theoretic Evaluation of LLM Instruction Following
von: Basta, Nardine, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Basta, Nardine, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Enhancing and Assessing Instruction-Following with Fine-Grained Instruction Variants
von: Yang, Jiuding, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Jiuding, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MUFFIN: Curating Multi-Faceted Instructions for Improving Instruction-Following
von: Lou, Renze, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lou, Renze, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Instructional Prompt Optimization for Few-Shot LLM-Based Recommendations on Cold-Start Users
von: Yang, Haowei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Haowei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
LIFEBench: Evaluating Length Instruction Following in Large Language Models
von: Zhang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
M-IFEval: Multilingual Instruction-Following Evaluation
von: Dussolle, Antoine, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dussolle, Antoine, et al.
Veröffentlicht: (2025)
RubricEval: A Rubric-Level Meta-Evaluation Benchmark for LLM Judges in Instruction Following
von: Pan, Tianjun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Pan, Tianjun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
PandaLM: An Automatic Evaluation Benchmark for LLM Instruction Tuning Optimization
von: Wang, Yidong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Yidong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Financial Instruction Following Evaluation (FIFE)
von: Matlin, Glenn, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Matlin, Glenn, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Boosting Instruction Following at Scale
von: Elder, Ben, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Elder, Ben, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Instruction-Following Evaluation in Function Calling for Large Language Models
von: Skripko, Nikolai
Veröffentlicht: (2025)
von: Skripko, Nikolai
Veröffentlicht: (2025)
Multi-Level Compositional Reasoning for Interactive Instruction Following
von: Bhambri, Suvaansh, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bhambri, Suvaansh, et al.
Veröffentlicht: (2023)
LLM CHESS: Benchmarking Reasoning and Instruction-Following in LLMs through Chess
von: Kolasani, Sai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kolasani, Sai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Instruction Gap: LLMs get lost in Following Instruction
von: Tripathi, Vishesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tripathi, Vishesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MaXIFE: Multilingual and Cross-lingual Instruction Following Evaluation
von: Liu, Yile, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Yile, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Embodied Instruction Following in Unknown Environments
von: Wu, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
OctoBench: Benchmarking Scaffold-Aware Instruction Following in Repository-Grounded Agentic Coding
von: Ding, Deming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ding, Deming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Neuro-Symbolic Verification on Instruction Following of LLMs
von: Su, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Su, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On the Multi-turn Instruction Following for Conversational Web Agents
von: Deng, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Deng, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LsrIF: Enhancing Logic-Structured Instruction Following of Large Language Models
von: Ren, Qingyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ren, Qingyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Procedural Knowledge Improves Agentic LLM Workflows
von: Hsiao, Vincent, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hsiao, Vincent, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptive Instruction Composition for Automated LLM Red-Teaming
von: Zymet, Jesse, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zymet, Jesse, et al.
Veröffentlicht: (2026)
ReIFE: Re-evaluating Instruction-Following Evaluation
von: Liu, Yixin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Yixin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
HREF: Human Response-Guided Evaluation of Instruction Following in Language Models
von: Lyu, Xinxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lyu, Xinxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
RECAST: Expanding the Boundaries of LLMs' Complex Instruction Following with Multi-Constraint Data
von: Guo, Zhengkang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Zhengkang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Beyond Instruction Following: Evaluating Inferential Rule Following of Large Language Models
von: Sun, Wangtao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Wangtao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Prompt Codebooks: Discrete Compositional Optimization for Language Model Instruction Refinement
von: Nath, Jyotirmoy, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nath, Jyotirmoy, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Situated Instruction Following
von: Min, So Yeon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Min, So Yeon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Evaluating Correctness and Faithfulness of Instruction-Following Models for Question Answering
von: Adlakha, Vaibhav, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Adlakha, Vaibhav, et al.
Veröffentlicht: (2023)
LLM Based Bayesian Optimization for Prompt Search
von: Ballew, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ballew, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
OPEx: A Component-Wise Analysis of LLM-Centric Agents in Embodied Instruction Following
von: Shi, Haochen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shi, Haochen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multi-View Encoders for Performance Prediction in LLM-Based Agentic Workflows
von: Trirat, Patara, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Trirat, Patara, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MCJudgeBench: A Benchmark for Constraint-Level Judge Evaluation in Multi-Constraint Instruction Following
von: Lee, Jaeyun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lee, Jaeyun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Scaling Reasoning, Losing Control: Evaluating Instruction Following in Large Reasoning Models
von: Fu, Tingchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fu, Tingchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Deconstructing Instruction-Following: A New Benchmark for Granular Evaluation of Large Language Model Instruction Compliance Abilities
von: Purpura, Alberto, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
A Multi-Stage Workflow for the Review of Marketing Content with Reasoning Large Language Models
von: Purpura, Alberto, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
RIFT: Reordered Instruction Following Testbed To Evaluate Instruction Following in Singular Multistep Prompt Structures
von: Jaffe, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
EVOREFUSE: Evolutionary Prompt Optimization for Evaluation and Mitigation of LLM Over-Refusal to Pseudo-Malicious Instructions
von: Wu, Xiaorui, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
AGENTIF: Benchmarking Instruction Following of Large Language Models in Agentic Scenarios
von: Qi, Yunjia, et al.
Veröffentlicht: (2025)