LLM多轮对话效果优化之道
写在前面
大型语言模型 (LLM) 已经展现出惊人的单轮问答和文本生成能力。然而，在现实世界的许多应用场景中，我们更需要 AI 能够进行流畅、连贯、有深度、且能真正解决问题的多轮对话。无论是智能客服、虚拟助手、教育辅导，还是复杂的 Agent 系统，多轮对话能力都是衡量其智能水平和实用性的核心标准。
但要让 LLM 从一个“问一句答一句”的机器，进化成一个善解人意、记忆犹新、能够追踪上下文、并保持对话目标的“聊天大师”，并非易事。这需要从对话效果评价、微调数据构造与筛选、监督式微调 (SFT)、强化学习微调 (RLHF/DPO) 等多个环节进行系统性的优化。
本篇博客将深入探讨如何提升 LLM 的多轮对话效果，剖析其中的关键挑战、核心技术和最佳实践，希望能为你打造更“会聊”的 LLM 应用提供有价值的思路。
1. 多轮对话的“痛点”
在优化之前，我们先要理解 LLM 在多轮对话中常见的“翻车”场景：
- 短期失忆 (Short-term Memory Loss):
- 表现:</