大语言模型多轮交互能力概览
计算与语言
2025-01-20 v1
摘要
多轮交互在对话系统研究中指的是系统在多个对话轮次中维持上下文的能力，从而生成连贯且上下文相关的响应。近期大语言模型（LLMs）的进展显著扩展了多轮交互的范围，使其超越聊天机器人，实现与用户或环境之间更动态的智能体交互。在本文中，我们对 LLMs 的多轮能力进行了聚焦性综述，这些能力对广泛的下游应用至关重要，包括对话搜索和推荐、咨询服务和交互式辅导等。本次综述探讨了四个关键方面：（1）贡献有效多轮交互的核心模型能力，（2）当前实践中评估多轮交互的方式，（3）增强多轮交互的通用算法，以及（4）该领域未来研究方向的潜在路径。
引用
@article{arxiv.2501.09959,
title = {A Survey on Multi-Turn Interaction Capabilities of Large Language Models},
author = {Chen Zhang and Xinyi Dai and Yaxiong Wu and Qu Yang and Yasheng Wang and Ruiming Tang and Yong Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.09959},
year = {2025}
}
备注
Draft Version, 14 pages, Ongoing refinement over time