提升AI指令跟随能力：Meeseeks实战指南

1. 数据集概述

Meeseeks是一个专注于指令跟随能力评估的基准测试数据集，由ADoubLEN团队开发并维护。该数据集设计用于评估模型在多轮交互场景下对用户指令的遵循能力，核心特点是其创新的自纠错循环机制，使模型能够通过结构化反馈不断优化响应结果。

• 基本信息

  • 开发者：ADoubLEN团队
  • 许可证：Apache License 2.0
  • 大小：7.11MB
  • 最新更新：2025年8月21日
  • 支持语言：中文、英文（多语言版本即将发布）

• 主要用途
  提供对模型适应性、指令遵循度和迭代改进能力的真实评估，适用于自然语言处理模型的性能测试和优化。

2. 核心特点

2.1 多轮交互评估

数据集采用多轮对话模式设计，典型评估流程包括：

• ROUND 1：初始指令输入与评估
• ROUND 2+：基于前一轮结果的结构化反馈与修正

2.2 自纠错循环机制

当模型输出不符合要求时，系统会提供具体反馈并要求修正：

"Your response has the following issues: Whether all comments are exactly 7 characters: ❌ Content character count does not match range[7,7] [mom prouds of you] character count: 4 Please provide your corrected response…"

这种机制能够有效评估模型的错误识别和自我修正能力。

3. 技术架构

3.1 目录结构

Meeseeks/
├── evaluation_results/        # 评估结果
├── evaluation_results_chinese/ # 中文评估结果
├── evaluation_results_english/ # 英文评估结果
├── input_data/                # 输入数据
├── src_code/                  # 源代码
├── README.md                  # 项目说明
├── customized_run.py          # 自定义运行脚本
├── default_run_eng.py         # 默认英文运行脚本
├── default_run_zh.py          # 默认中文运行脚本
├── example_run_*.sh           # 示例运行脚本
├── requirements.txt           # 依赖项列表
└── run.py                     # 主运行文件

3.2 运行要求

3.2.1 必要组件

需实现三个核心模型API：

• 测试模型：待评估的模型（–tested_model_url参数）
• 提取模型：推荐Qwen2.5-Coder-32B-Instruct（–qwen_url参数）
• 评分模型：推荐Qwen2.5-32B-Instruct（–qwen_coder_url参数）

3.2.2 硬件与API选项

• GPU环境：推荐使用开源Qwen2.5系列模型
• 无GPU环境：可使用商业API（如Claude 3.7 Sonnet）

4. 快速开始

4.1 基本步骤

1. 克隆仓库：git clone https://github.com/ADoublLEN/Meeseeks.git
2. 安装依赖：pip install -r requirements.txt
3. 运行示例脚本：
   • 中文评估：./example_run_chinese.sh
   • 英文评估：./example_run_english.sh
   • 自定义评估：./example_run_custom.sh

4.2 结果输出

评估结果将保存在对应语言的目录中：

• 中文结果：evaluation_results_chinese/
• 英文结果：evaluation_results_english/

结果包含结构化日志、提取的输出和评分结果，便于进一步分析。

5. 贡献者信息

• 数据开发者：Yanxin Zhuo (zoeyanxin@163.com)
• 数据集维护：Ruicheng Liao (liaoruicheng@foxmail.com), Jinrong Ma (mjr18916@163.com)

6. 最新动态

• 即将发布：多语言版本支持
• 历史版本：Beta版本（Meeseeks-beta）