A Survey on Multi-Turn Interaction Capabilities of Large Language Models

📄 arXiv: 2501.09959v1 📥 PDF

作者: Chen Zhang, Xinyi Dai, Yaxiong Wu, Qu Yang, Yasheng Wang, Ruiming Tang, Yong Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-01-17

备注: Draft Version, 14 pages, Ongoing refinement over time

💡 一句话要点

综述大型语言模型在多轮交互能力上的研究进展与未来方向

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 多轮交互 对话系统 上下文理解 智能对话

📋 核心要点

  1. 现有对话系统在多轮交互中面临上下文理解和维护的挑战，难以生成连贯且相关的回复。
  2. 本文综述了大型语言模型在多轮交互方面的能力，并探讨了其在对话式搜索等领域的应用。
  3. 该综述从模型能力、评估方法、增强算法和未来方向四个方面，全面分析了LLM的多轮交互。

📝 摘要（中文）

对话系统研究中的多轮交互是指系统在多个对话轮次中保持上下文信息，从而生成连贯且与上下文相关的响应的能力。大型语言模型（LLM）的最新进展显著扩展了多轮交互的范围，使其超越了聊天机器人，能够实现与用户或环境更具动态性的智能体交互。本文对LLM的多轮交互能力进行了重点回顾，这些能力对于广泛的下游应用至关重要，包括对话式搜索和推荐、咨询服务以及交互式辅导。本综述探讨了四个关键方面：（1）有助于有效多轮交互的核心模型能力；（2）当前实践中如何评估多轮交互；（3）用于增强多轮交互的通用算法；（4）该领域未来研究的潜在方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在多轮对话交互中如何更好地理解和利用上下文信息，从而生成更连贯、更相关、更自然的回复的问题。现有方法在处理长程依赖、上下文噪声和用户意图变化等方面存在不足，导致对话质量下降。

核心思路：论文的核心思路是对现有关于LLM多轮交互能力的文献进行系统性的梳理和总结，从模型能力、评估方法、增强算法和未来方向四个维度进行分析，从而为研究人员提供一个全面的视角，并指出未来的研究方向。

技术框架：该综述论文没有提出新的技术框架，而是对现有技术进行了分类和总结。主要框架包括：1. 核心模型能力：包括上下文理解、知识整合、推理能力等。2. 评估方法：包括人工评估和自动评估指标。3. 增强算法：包括上下文建模、对话状态跟踪、策略学习等。4. 未来方向：包括更强的上下文理解、更自然的对话生成、更智能的对话策略等。

关键创新：该论文的创新之处在于对LLM多轮交互能力进行了系统性的综述，并提出了未来研究的潜在方向。它不是提出一种新的算法或模型，而是对现有研究进行整合和分析，从而为研究人员提供了一个更全面的视角。

关键设计：该综述论文的关键设计在于其结构化的组织方式，将LLM多轮交互能力分解为四个关键方面进行讨论，并对每个方面进行了详细的分析和总结。此外，该论文还对未来研究方向进行了展望，为研究人员提供了有价值的参考。

📊 实验亮点

该综述论文系统地总结了LLM在多轮交互方面的研究进展，并指出了未来研究的潜在方向。虽然没有提供具体的性能数据，但它为研究人员提供了一个全面的视角，有助于他们更好地理解和解决LLM多轮交互中的挑战。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于对话式搜索、智能客服、在线教育、虚拟助手等领域。通过提升LLM的多轮交互能力，可以构建更智能、更自然的对话系统，从而改善用户体验，提高工作效率，并为人们提供更便捷的服务。

📄 摘要（原文）

Multi-turn interaction in the dialogue system research refers to a system's ability to maintain context across multiple dialogue turns, enabling it to generate coherent and contextually relevant responses. Recent advancements in large language models (LLMs) have significantly expanded the scope of multi-turn interaction, moving beyond chatbots to enable more dynamic agentic interactions with users or environments. In this paper, we provide a focused review of the multi-turn capabilities of LLMs, which are critical for a wide range of downstream applications, including conversational search and recommendation, consultation services, and interactive tutoring. This survey explores four key aspects: (1) the core model capabilities that contribute to effective multi-turn interaction, (2) how multi-turn interaction is evaluated in current practice, (3) the general algorithms used to enhance multi-turn interaction, and (4) potential future directions for research in this field.