[开源]LLMs在多轮对话中表现显著下降（GitHub仓库）
talkingdev • 2025-05-13
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最新研究发现，大型语言模型（LLMs）在多轮对话任务中的表现存在显著缺陷。根据微软在GitHub上公开的研究项目数据显示，由于模型可靠性和早期错误假设问题，LLMs在多轮对话中的任务表现平均下降了39%。这一发现对当前快速发展的对话AI技术提出了重要警示，揭示了LLMs在实际应用场景中的关键局限性。研究结果表明，随着对话轮次的增加，模型会产生信息丢失、逻辑断裂等问题，这将直接影响智能客服、虚拟助手等依赖持续对话场景的商业应用效果。该发现为AI社区提供了重要研究方向，提示我们需要开发更鲁棒的对话记忆机制和错误修正算法来提升LLMs的持续对话能力。