Beyond Single-Turn: A Survey on Multi-Turn Interactions with Large Language Models

📄 arXiv: 2504.04717v4 📥 PDF

作者: Yubo Li, Xiaobin Shen, Xinyu Yao, Xueying Ding, Yidi Miao, Ramayya Krishnan, Rema Padman

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-04-07 (更新: 2025-05-14)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

综述LLM多轮交互：评估、增强方法及未来方向，覆盖多领域任务。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多轮对话 大型语言模型 上下文学习 对话评估 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有LLM在多轮交互中面临上下文保持、连贯性、公平性和响应性等挑战，难以满足实际应用需求。
  2. 本文系统性地回顾了LLM多轮交互的评估基准、数据集和增强方法，涵盖模型、外部集成和基于代理的策略。
  3. 该综述总结了现有方法的优缺点，并提出了未来研究方向，旨在提升LLM多轮交互的鲁棒性和有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)在单轮任务中取得了显著进展，但实际应用需要复杂的多轮交互能力。本综述全面回顾了LLM多轮交互的评估和增强方面的最新进展。重点关注特定任务场景，从数学和编码等不同领域的指令跟随，到角色扮演、医疗保健、教育甚至对抗性越狱设置中的复杂对话，系统地考察了在长期对话中保持上下文、连贯性、公平性和响应性的挑战。本文将当前的基准和数据集组织成连贯的类别，反映了多轮对话评估的演变。此外，我们回顾了多轮环境下的各种增强方法，包括以模型为中心的策略（上下文学习、监督微调、强化学习和新架构）、外部集成方法（记忆增强、基于检索的方法和知识图谱）以及用于协作交互的基于代理的技术。最后，我们讨论了开放的挑战，并提出了未来的研究方向，以进一步提高LLM多轮交互的鲁棒性和有效性。相关资源和论文可在https://github.com/yubol-cmu/Awesome-Multi-Turn-LLMs获取。

🔬 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中存在的上下文理解、连贯性维护、公平性保障以及响应及时性等问题。现有方法在处理复杂、长程的多轮交互时，往往难以保持对话的一致性和流畅性，容易出现信息丢失、逻辑混乱或生成不相关回复的情况，限制了LLM在实际应用中的潜力。

核心思路：论文的核心思路是对现有LLM多轮交互的研究进展进行系统性的梳理和归纳，从评估基准、增强方法和未来方向三个方面入手，为研究人员提供一个全面的参考框架。通过分析不同方法的优缺点，为后续研究提供指导，并促进LLM在多轮交互方面的进一步发展。

技术框架：论文的技术框架主要分为三个部分：首先，对现有的多轮对话评估基准和数据集进行分类和整理，以便研究人员能够更好地选择合适的评估工具。其次，对现有的多轮对话增强方法进行综述，包括模型层面的改进（如上下文学习、微调、强化学习和新架构）、外部知识的集成（如记忆增强、检索方法和知识图谱）以及基于代理的协作交互方法。最后，讨论了当前研究面临的挑战，并提出了未来的研究方向。

关键创新：论文的关键创新在于其系统性和全面性。它不仅对现有的研究成果进行了整理和归纳，还提出了未来研究的潜在方向，为该领域的研究人员提供了一个清晰的路线图。此外，论文还强调了多轮对话中公平性和鲁棒性的重要性，这在以往的研究中往往被忽视。

关键设计：论文本身是一篇综述，没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但它对现有方法的分类和总结，以及对未来方向的展望，可以指导研究人员在具体方法设计时进行参考。例如，在模型层面，可以探索更有效的上下文编码方式；在外部知识集成方面，可以研究如何更好地利用知识图谱来增强对话的连贯性；在基于代理的协作交互方面，可以设计更合理的奖励机制来鼓励生成更符合用户意图的回复。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述系统地整理了LLM多轮交互领域的最新进展，涵盖了评估基准、增强方法和未来方向。特别关注了模型层面的改进、外部知识的集成以及基于代理的协作交互方法。该综述为研究人员提供了一个全面的参考框架，并指出了未来研究的潜在方向。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于智能客服、虚拟助手、在线教育、医疗咨询等领域。通过提升LLM的多轮交互能力，可以实现更自然、流畅和个性化的对话体验，从而提高用户满意度和工作效率。未来，有望应用于更复杂的场景，如人机协作、智能决策等。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in large language models (LLMs) have revolutionized their ability to handle single-turn tasks, yet real-world applications demand sophisticated multi-turn interactions. This survey provides a comprehensive review of recent advancements in evaluating and enhancing multi-turn interactions in LLMs. Focusing on task-specific scenarios, from instruction following in diverse domains such as math and coding to complex conversational engagements in roleplay, healthcare, education, and even adversarial jailbreak settings, we systematically examine the challenges of maintaining context, coherence, fairness, and responsiveness over prolonged dialogues. The paper organizes current benchmarks and datasets into coherent categories that reflect the evolving landscape of multi-turn dialogue evaluation. In addition, we review a range of enhancement methodologies under multi-turn settings, including model-centric strategies (contextual learning, supervised fine-tuning, reinforcement learning, and new architectures), external integration approaches (memory-augmented, retrieval-based methods, and knowledge graph), and agent-based techniques for collaborative interactions. Finally, we discuss open challenges and propose future directions for research to further advance the robustness and effectiveness of multi-turn interactions in LLMs. Related resources and papers are available at https://github.com/yubol-cmu/Awesome-Multi-Turn-LLMs.