【喂饭教程】AI大模型“对话迷失“现象解析——多轮交互性能下降的机制与解决方案

本文研究了LLM在多轮对话中的性能下降现象，发现当指令分步提供时，模型性能平均下降39%，表现出"对话迷失"。研究开发了"分片模拟"方法，比较了三种设置下的表现差异。结果表明，多轮对话导致模型不可靠性激增(+112%)，主要源于早期错误假设和过度依赖。论文提出了对LLM构建者的建议：应优先考虑可靠性优化，并呼吁将多轮对话评估纳入现有基准体系。

嘴巴吃糖了

458人浏览 · 2025-09-03 10:55:29

嘴巴吃糖了 · 2025-09-03 10:55:29 发布

TL;DR:

研究问题：本研究探讨 LLM 在单轮与多轮对话设置下的性能差异。研究发现，当用户指令在多轮对话中逐步提供（即"分片式"对话）时，所有测试的 LLMs 性能平均下降 39%，表现出明显的"对话迷失"现象。
研究方法：研究团队开发了"分片模拟"方法，将单轮完整指令分解为多个信息片段(shards)，通过控制实验比较 LLMs 在：（1）单轮完整指令（2）单轮拼接指令（3）多轮分片指令三种设置下的表现差异。

Introduction

现实中用户与 LLMs 交互时，指令往往存在信息不完整的情况，需通过多轮对话逐步明确需求。当这些需求同时出现在一轮对话中，LLM 能做的很好；但将这些需求（或者说多个步骤）拆分到多轮中，LLM 会存在两个问题：

模型在对话早期易做出错误假设，过早生成最终答案并过度依赖。
回应冗长，导致信息冗余和混淆；对中间轮次信息的关注度低于首末轮次（“中间轮次遗忘” 现象）。

论文的研究思路：

设计一个新的 benchmark，将现有数据集中的指令通过 LLM 拆分成多个步骤，以多轮对话的形式跟大模型互动；
多轮对话通过 LLM 之间对话进行模拟。（也就是用 LLM 来模拟人类）

模拟未明确指定的多轮对话

本文研究的就是在用户指令的描述不充分的情况下，LLM 在多轮对话中的表现。为了评估大语言模型在多轮、未明确说明的对话中的性能，本文开发了一个仿真环境，这个环境重新利用了单轮 benchmark 中的现有任务：首先，使用一个分片过程，将原始的完全明确的指令转换为分片指令。其次，我们实现了一个分片仿真环境，该环境基于分片指令进行多轮对话。

分片过程：从完全指定到分片指令

一个来自 GSM8K 的原始、完全指定的指令，和等效的分片指令如下图所示：

原始指令是一个单一的长句，一次性引入所有内容：高层次的问题（即“需要多长时间 […]”）、上下文和条件。
分片指令由一组分片组成，每个分片引入原始指令中的一个元素。更具体地说，分片指令的第一个分片（分片 1）总是介绍该指令的高层次意图，后续的分片分别对指令进行澄清。

综合来看，这些分片所反映的信息与完全明确的指令提供的信息相同，只是信息被明确地分布在各个分片中。

模拟分片对话

搭建了一个 LLM 仿真环境：

大致跟别的仿真环境一样，有一个有意思的地方是，这里多了一个 strategy classifier，用来对被评测 LLM 的回复进行分类，如果分类出大模型正在回答问题（而不是进一步与用户讨论或寻求澄清问题），则进行接下来的问题抽取与验证，否则将继续刚才的对话。

仿真类型

有了分片的 instruction，可以进一步针对如何将这些分片展示给 user simulator 采取不同的策略：

FULLY-SPECIFIED（简称 FULL）： 单轮对话模拟，直接向 LLM 提供原始的完整指令（未分片）；
SHARDED： 多轮对话模拟，每轮对话中用户模拟器最多揭示一个分片（shard）；

目的：核心实验类型，评估模型在多轮、信息不完整（underspecified）对话中的表现。

CONCAT： 单轮对话模拟，将所有分片按 bullet-point 形式拼接为一个完整指令，保留分片过程中的表述调整，但去除多轮交互的特性。

目的：作为验证基准，排除 “分片过程中的表述变化” 对性能的影响。若模型在 FULL 和 CONCAT 中表现良好但在 SHARDED 中不佳，则说明性能下降源于多轮交互和信息不完整，而非表述问题。

RECAP：在 SHARDED 模拟的基础上，增加一个最终回合，汇总所有已揭示的分片信息，给模型最后一次修正答案的机会（相当于 SHARDED + CONCAT 的组合）。

目的：测试 “总结回顾” 这一简单策略能否缓解多轮对话中的性能下降，探索提升模型可靠性的可能方法。

SNOWBALL：多轮对话中，每轮揭示新分片时，同时重述之前所有已揭示的分片，形成 “滚雪球” 式的信息累积。

目的：测试 “逐轮重复历史信息” 能否帮助模型更好地记忆多轮对话中的关键内容，缓解对早期信息的遗忘。

实验

任务选择

研究选取了 6 个涵盖编程（PL）和自然语言（NL）领域的生成任务，均基于现有高质量单轮基准数据集构建，并通过 “分片处理”（sharding process）转化为适用于多轮对话的形式。包括如下任务（以及每个任务所选用的 benchmark）：

Code：包括 HumanEval、LiveCodeBench，生成 Python 函数以解决给定问题（如判断银行账户余额是否为负）。
Database：包括 Spider，即 Text2SQL 任务。
Actions：包括 BFCL，根据 API Schema 生成 API 调用指令。
Math：GSM8K，解决小学数学应用题。
Data-to-Text：包括 ToTTo，根据表格数据及元信息生成描述性标题。
Summary：包括 Summary of a Haystack，基于约 20 篇文档及查询生成带引用的摘要。

metric 选择

每次给一个 instruction 让 LLM 进行多次对话仿真，每次仿真会产生一个得分，范围是 0~100，用于评估 LLM 在仿真结束时完成任务的成功程度。根。运行 N 次后得到一组得分，我们定义了三个 metric：平均性能（）、能力（）和不可靠性（）：

实验结果

颜色越深代表相比于 FULL 策略的性能下降越严重。

表中显示，分片（SHARDED）策略造成了严重的性能下降；而 CONCAT 并没有造成明显的性能下降，所以说明 SHARDED 带来的性能损失并不是表述方式不同造成的，确实是多轮对话造成的。

通过拆解 “能力（Aptitude）” 和 “不可靠性（Unreliability）”，发现多轮对话性能下降的核心原因是不可靠性激增：

单轮对话特征：能力（A）与可靠性（R）正相关 —— 能力高的模型（如 GPT-4.1、Gemini 2.5 Pro）更可靠（不可靠性 U 低），能力低的模型（如 Llama3.1-8B）更不稳定。
多轮对话特征：

能力（A）仅轻微下降（平均 - 16%），说明模型处理任务的基础能力未大幅退化。
不可靠性（U）显著激增（平均 + 112%），即最佳与最差表现的差距扩大。例如，单轮中 U 约 25，多轮中 U 升至 65，所有模型均表现出高不可靠性，与能力无关。

“对话迷失” 机制：模型在多轮对话中易出现早期错误假设、过早生成答案并过度依赖，一旦 “走错方向” 便无法恢复（如忽略后续用户补充的关键信息）。

Implication

对系统与 Agent 构建者的启示

现有多轮对话常依赖 Agent 框架（如 Autogen、LangChain）协调 LLM 交互，但实验表明这种方式有局限性：

补充策略测试：通过 RECAP（最后一轮汇总所有信息）和 SNOWBALL（每轮重复历史信息）两种策略实验发现，两者能部分缓解多轮对话性能下降（较 SHARDED 提升 15-20%），但仍不及单轮对话（FULL/CONCAT）。
核心结论：Agent 框架的信息整合能力有限，LLM 需原生支持多轮对话能力，而非仅依赖外部框架弥补缺陷。

对 LLM 构建者的启示

当前 LLM 优化多聚焦于 “能力提升”（如解决更复杂任务），但实验强调可靠性（低不可靠性）应优先纳入优化目标：

温度参数的局限性：降低生成温度（如 T=0.0，减少随机性）能提升单轮对话的可靠性（U 下降 50-80%），但对多轮对话效果微弱（U 仅下降 15-20%），因早期微小偏差会在多轮中累积放大。
具体优化目标：呼吁构建 “可靠 LLM”，需满足：①单轮与多轮对话能力接近；②多轮对话中不可靠性低（U<15）；③在默认温度（T=1.0）下保持稳定，适应自然语言生成的变异性。

对 NLP 从业者的启示

现有评估多聚焦单轮场景，需扩展多轮对话评估体系：

推广 “分片” 方法：建议将现有单轮任务通过 “分片” 转化为多轮版本，纳入评估基准，更真实反映 LLM 在实际场景中的表现。
任务特性的影响：通过翻译任务实验发现，若任务是 “episodic”（可分解为独立子任务，如逐句翻译），模型不易迷失；反之，若任务复杂且不可分解（需整合多轮信息，如代码生成），则易出现 “对话迷失”。

易导致迷失的任务特性：①生成式任务（非分类 / 提取）；②需多条件整合；③解决方案不可分解（补充信息会改变整体答案）。

对会话系统用户的启示

用户需了解 LLM 在多轮对话中的不可靠性，采取实用策略提升效果：

重启对话：若当前对话陷入僵局，重启并重复信息可能比继续修正更有效（因模型难以纠正早期错误）。
整合需求为单轮指令：将多轮需求汇总为完整指令（如让 LLM “总结之前所有信息”），利用单轮对话的高可靠性（如 CONCAT 场景）。
实例：Cursor（代码助手）用户发现 “频繁开启新对话” 能提升效果，印证了多轮对话的局限性。

最后

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