LLM-Driven Multi-Turn Task-Oriented Dialogue Synthesis for Realistic Reasoning
作者: Yu Zhu, Kai Yang
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2026-02-27
💡 一句话要点
提出LLM驱动的多轮任务型对话合成框架，用于评估LLM的真实推理能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 任务型对话系统 大型语言模型 推理能力 数据合成 多轮对话
📋 核心要点
- 现有推理数据集过于简单抽象，与真实任务流程脱节，难以有效评估LLM的逻辑推理能力。
- 提出LLM驱动的对话合成框架，通过三级优化生成基于真实场景、具有上下文连贯性的多轮对话。
- 实验表明，合成数据构建的推理任务具有挑战性，能够有效提升LLM的推理能力。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）的推理能力，即基于输入信息进行分析、推断和决策的能力，对于构建智能任务型对话系统至关重要。然而，现有的基准测试不足以反映真实场景的复杂性，限制了它们在实际环境中评估和增强LLM推理能力方面的有效性。许多当前的推理数据集过于简单和抽象，通常与真实的task流程、领域约束和操作规则脱节，难以有效评估LLM的逻辑推理能力。此外，来自预训练语料库的数据污染破坏了评估结果的可靠性，而传统的数据集众包方法劳动密集且难以扩展。为了应对这些挑战，我们提出了一个LLM驱动的框架，用于合成基于真实推理场景的多轮、面向任务的对话，利用三级优化来提高对话质量。我们的方法生成基于真实任务场景的对话，其中包含真实世界的信息，并表现出强大的上下文连贯性。围绕这些对话精心设计相应的推理任务，并迭代改进，以不断提高任务的质量和挑战性。由此产生的数据集可以作为评估和提升LLM真实逻辑推理能力的宝贵基准。实验结果表明，我们基于合成数据的推理任务引入了重要的推理挑战，并为提高LLM的推理能力提供了有意义的支持。
🔬 方法详解
问题定义：现有任务型对话推理数据集无法充分反映真实世界的复杂性，存在数据简单抽象、与真实任务流程脱节、数据污染等问题，难以有效评估和提升LLM在实际场景中的推理能力。传统众包方法构建数据集成本高、效率低。
核心思路：利用LLM自身的能力，构建一个LLM驱动的框架，自动生成高质量的、基于真实推理场景的多轮任务型对话，并围绕这些对话设计推理任务。通过迭代优化，不断提高对话和任务的质量，从而创建一个更具挑战性和实用性的推理基准。
技术框架：该框架包含三个主要阶段：1) 场景构建：定义任务领域和约束，生成初始对话场景；2) 对话生成：利用LLM生成多轮对话，并进行三级优化（未知具体优化方法）；3) 任务设计：围绕生成的对话设计推理任务，并进行迭代改进。
关键创新：利用LLM自身生成高质量的、基于真实场景的对话数据，避免了传统众包方法的局限性，并减少了数据污染的风险。通过迭代优化，不断提高对话和任务的质量，从而创建一个更具挑战性和实用性的推理基准。
关键设计：论文中提到了三级优化来提高对话质量，但具体的技术细节（如参数设置、损失函数、网络结构等）未知。推理任务的设计也经过了迭代改进，但具体的设计方法未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法生成的合成数据构建的推理任务具有非平凡的推理挑战，能够有效提升LLM的推理能力。具体的性能数据、对比基线和提升幅度未知，但结论表明该方法具有实际价值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于构建更智能、更贴近真实场景的任务型对话系统，例如智能客服、虚拟助手等。通过使用该方法生成的数据集，可以更好地评估和提升LLM在实际应用中的推理能力，从而提高对话系统的智能化水平和服务质量。此外，该方法还可以推广到其他需要大量高质量对话数据的领域，例如教育、医疗等。
📄 摘要（原文）
The reasoning capability of large language models (LLMs), defined as their ability to analyze, infer, and make decisions based on input information, is essential for building intelligent task-oriented dialogue systems. However, existing benchmarks do not sufficiently reflect the complexity of real-world scenarios, which limits their effectiveness in evaluating and enhancing LLM reasoning in practical contexts. Many current reasoning datasets are overly simplistic and abstract, often disconnected from realistic task flows, domain constraints, and operational rules, making it difficult to effectively evaluate LLMs' logical reasoning ability. In addition, data contamination from pretraining corpora undermines the reliability of evaluation results, and traditional crowdsourcing methods for dataset construction are labor-intensive and difficult to scale. To address these challenges, we propose a LLM-driven framework for synthesizing multi-turn, task-oriented dialogues grounded in realistic reasoning scenarios, leveraging trilevel optimization to enhance dialogue quality. Our method generates dialogues grounded in authentic task scenarios, enriched with real-world information, and exhibiting strong contextual coherence. Corresponding reasoning tasks are carefully designed around these dialogues and iteratively refined to continuously improve the tasks' quality and challenge. The resulting dataset serves as a valuable benchmark for assessing and advancing the realistic logical reasoning capabilities of LLMs. Experimental results show that our synthetic data-based reasoning tasks introduce non-trivial reasoning challenges and provide meaningful support for improving the reasoning capabilities of LLMs.