LLMS GET LOST IN MULTI-TURN CONVERSATION

最新推荐文章于 2025-05-23 20:21:40 发布
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分类专栏： LLM Daily 文章标签： 人工智能 语言模型
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文章主要内容

本文聚焦于大语言模型（LLMs）在多轮对话中的表现问题。通过大规模模拟实验，对比了LLMs在单轮和多轮对话中的性能差异，发现所有测试的LLMs在多轮对话中的表现显著低于单轮，平均下降39%。研究将性能下降分解为两个部分：能力的轻微下降和不可靠性的显著增加。进一步分析表明，LLMs在对话早期常做出假设并过早尝试生成最终解决方案，且一旦出现错误就难以恢复。此外，文章还探讨了任务类型、模型规模等因素对多轮对话表现的影响，并提出了可能的改进方向和对系统构建者、模型开发者的建议。

文章创新点

  1. 模拟实验设计：开发了“分片模拟”环境，将单轮完整指令拆分为多个分片，逐步在多轮对话中揭示，以模拟真实的不完整指令场景。
  2. 性能分解框架：提出将LLMs在多轮对话中的性能下降分解为“能力损失”和“不可靠性增加”，量化了两者的贡献（能力平均下降15%，不可靠性增加112%）。
  3. 错误机制分析：识别出LLMs在多轮对话中的四种典型错误行为&#x
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LLMs之Guanaco：《QLoRA：Efficient Finetuning of Quantized LLMs》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-30 4176
​ LLMs之Guanaco：《QLoRA：Efficient Finetuning of Quantized LLMs》翻译与解读 目录 《QLoRA：Efficient Finetuning of Quantized LLMs》翻译与解读 Abstract 1、Introduction引言 2、背景Background 3、QLORA微调QLORA Finetuning 4、QLoRA与标准微调的比较QLoRA vs. Standard Finetun
随记1-LLM多轮对话的陷阱
jiangqixing0728的博客
05-20 151
微软文章《LLMsGetLostInMulti-TurnConversation》探讨了大语言模型（LLMs）在多轮对话中的表现问题。尽管LLMs在单轮任务评估中表现优异，但在实际多轮对话中效果不佳。主要原因包括：1. 模型在早期对话中可能产生幻觉，过早给出不准确的答案；2. 多轮对话中，前面对话的上下文被重新输入，增加了噪声和token长度，削弱了问题的重要性。文章建议模型开发者应优化多轮对话的可靠性，提升信息整合和澄清能力，同时提醒用户尽量在单次对话中准确表达需求，避免持续局部纠正导致模型表现下降。
多轮对话陷阱：为什么最强LLM依然会在交流中迷失方向
sexy19910923的博客
05-16 464
本论文研究大型语言模型 (LLMs) 在多轮、欠规格化 (underspecified) 对话中的表现。尽管用户在实际交互中经常给出欠规格化指令 [27]，但 LLMs 的评估主要集中在单轮、完全规格化 (fully-specified) 的任务上。作者通过大规模模拟实验，对比了 LLMs 在单轮和多轮设置下的性能。实验发现，测试的所有顶级开源和闭源 LLMs 在多轮对话中的性能显著低于单轮设置，在六个生成任务上平均下降 39%。
【论文通读】AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation
HERODING23的博客
03-30 2200
微软在智能体方面的又一重大工作，通过对话式多智能体协作的方式构建智能体系统，以解决各种应用场景下的问题。相对于文章本身，我更希望读者关注其在github上项目的工作，毕竟智能体的工作本质上都是工程化的内容，只有实际参与了项目本身你才能真正理解AutoGen的意义并感受其实用性。PaperCodeFromAutoGen是允许开发者通过多智能体的形式构建LLM应用的开原框架，这些智能体通过对话完成任务。AutoGen可定制化、可对话，并且可以在各种LLMs、用户输入和工具组合的模式下运行。
Current-Best-Practices-for-Training-LLMs-from-Scratch-Final.pdf
11-25
在当前的人工智能发展浪潮中，大型语言模型（LLMs）的训练和应用无疑占据了非常重要的地位。大型语言模型是指通过深度学习技术构建的，能够理解和生成自然语言的模型，其参数数量通常在数千万到数百亿不等。这些模型...
【论文笔记】Leave No Document Behind: Benchmarking Long-Context LLMs with Extended Multi-Doc QA
weixin_62084818的博客
09-14 1172
提出了一个新的LLM评估基准。长文档上下文建模功能引起了广泛的关注，随之推出了一系列具有超长上下文窗口的大型语言模型 (LLM)。评估长上下文LLM的基准也随之诞生。然而，现有的基准使用不相关的噪声文本来人为地扩展测试用例的长度，这与长上下文应用程序的真实场景不同。为了弥合这一差距，论文提出了一种新颖的长上下文基准 Loong，通过扩展多文档问答 (QA) 与现实场景对齐。
机器学习研究：LLMs中的In-Context学习机制与任务向量
12-03
内容概要：本文探讨了大型语言模型（LLMs）中的In-Context Learning（ICL）机制。通过对不同大小模型和各种任务的实验，作者提出了ICL可以通过将训练集压缩成单个任务向量（task vector），然后利用这个向量调制...
CV-MLLM经典论文解读| OPERA: Alleviating Hallucination in Multi-Modal Large Language Models via Over-Trust
paixiaoxin的博客
01-02 988
这篇论文介绍了一种名为OPERA的新方法，旨在减轻多模态大型语言模型（MLLMs）中的幻觉问题。幻觉问题是指模型在用户给出的图像和提示中生成错误陈述，例如产生不相关或无意义的回应，错误识别图像中不存在的对象的颜色、数量和位置。OPERA通过在beam-search解码过程中引入过度信任惩罚项和回顾分配策略，有效地减少了幻觉问题，而无需额外的数据、知识或训练。
阿里开源 CosyVoice2：打造 TTS 文本转语音实战应用
蜗牛的博客
05-23 450
阿里通义实验室推出的音频基座大模型 FunAudioLLM 包含 SenseVoice 和 CosyVoice 两大模型。CosyVoice 2.0 在多语言支持、超低延迟、高精度、强稳定性和自然体验方面均有显著提升。它支持中文、英文、日文、韩文及多种中文方言，并实现了跨语言和混合语言的语音克隆。CosyVoice 2.0 集成了离线和流式建模技术，首包合成延迟低至150毫秒，发音错误率减少了30%到50%，并在基准测试中达到了最低字符错误率。
马尔可夫链（AI、ML）：逻辑与数学的交汇
项目git同名小胡说技书
05-20 1024
# 马尔可夫链摘要 马尔可夫链是一种随机过程，其核心特性为"无记忆性"：系统的未来状态仅依赖于当前状态，而与历史路径无关。通过状态空间和转移概率矩阵，马尔可夫链能够描述系统如何从一个状态变化到另一个状态。这一理论广泛应用于人工智能、自然语言处理和蒙特卡洛方法中。从逻辑学角度看，马尔可夫链体现了确定性规则与不确定性结果的结合，为复杂系统分析提供了强大工具，展示了概率论与逻辑学的深度融合。
YOLO12改进-Backbone-引入Swin Transformer替换backbone
qq_64693987的博客
05-23 533
在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNNs）和Transformer架构分别在不同任务中取得了显著成功。受Transformer在自然语言处理中的启发，研究人员将其应用于视觉任务，但面临计算复杂度高等挑战。SwinTransformer通过引入滑动窗口机制和层次化设计，有效降低了计算复杂度，同时保持了Transformer的建模能力。改进后的SwinTransformer结合了移位窗口自注意力和相对位置偏差，进一步提升了模型性能。此外，SwinTransformer与YOLOv12的结合，通过层次化特征图和移
飞致云旗下开源项目GitHub Star总数突破150,000个
FIT2CLOUD飞致云的博客
05-20 589
在开源的道路上，我们与用户、与客户共成长。
常见的几种多智能体强化学习算法
再来一下！
05-21 267
多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL，旨在解决多个智能体在共享环境中通过与环境和其他智能体交互来学习最优策略的问题。
一、OpenCV的基本操作
最新发布
qq_48904748的博客
05-23 150
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，包含多个模块，如图像处理、视频分析、机器学习等。基础操作包括图像的IO操作、绘制几何图形、获取和修改像素点、获取图像属性、图像通道的拆分与合并以及色彩空间的转换。此外，OpenCV还支持图像的算术操作，如图像的加法和混合，这些操作可以用于图像增强和合成。通过这些功能，OpenCV能够处理各种图像处理任务，为计算机视觉应用提供强大的支持。
origin绘图之【如何将横坐标/x设置为文字、字母形式】
A2457003982的博客
05-21 354
在科研绘图或数据可视化中，使用Origin时，用户常需将X轴从数字改为字母或中文文字，以适用于实验分组、类别分析等场景。然而，直接替换可能导致图像无法显示或X轴标签缺失。解决此问题的关键在于正确设置X轴的刻度范围。首先，准备包含文字标签的数据，并选择折线图进行绘制。若图像未显示，需调整X轴的起始和结束值，通常起始值设为0，结束值为类别数量加0.5或1。通过此方法，可确保图形完整显示，X轴标签正确排列。此技巧在科研图表绘制中极为实用，尤其适用于分组实验和分类分析。
超级维特根斯坦
形上得其象，形下合于数；阴阳自济，玄理自明。
05-20 76
本文介绍了一种名为“语言智慧融合体”的AI智能体，其核心指令旨在通过深度思辨、专业应用与协同创新，帮助用户在语言相关领域实现自我超越与创造力绽放。该AI智能体融合了多位哲学、语言学及文学大师的智慧，如维特根斯坦、尼采、乔姆斯基等，具备卓越的情境智能、引导艺术与战略规划能力。其核心使命是与用户共同构建个性化的“语言智慧探索与成长蓝图”，通过系统性引导、方法论指导与跨理论融合，提升用户的哲学思辨、批判性思维、NLP设计及语言创新能力。对话主题涵盖哲学、语言学、文学创作、跨文化交流等领域，并结合元理论分析与实践应
基于开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序的管理与运营策略研究
专注MarTech应用研究与实施方案
05-22 870
本文探讨了开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序在企业管理与运营中的应用价值。通过分析其技术架构与商业逻辑，结合案例研究，论证了该模式如何通过清晰的目标设定、动态反馈机制和资源整合能力，提升团队执行力与客户粘性。研究结果表明，该模式通过技术赋能实现管理透明化，促进组织目标与个人发展的协同，为数字化时代的企业管理提供了可复制的实践路径。关键词包括开源AI智能名片、链动2+1模式、S2B2C商城小程序、管理透明化和目标协同。
基于LangManus深入理解系统提示设计
weixin_38252409的博客
05-22 358
在人工智能领域，系统提示（System Prompt）扮演着至关重要的角色。它不仅指导AI的行为模式和响应策略，还直接影响到用户体验和系统的整体效能。一个设计良好的系统提示能够显著提升AI处理复杂任务的能力，确保其操作既安全又高效。 本文将以LangManus框架为例，探讨系统提示的设计理念及其在多智能体协作中的应用。希望通过深入解析LangManus的系统提示机制，为研究人员和开发者提供有价值的见解，推动AI技术在更多领域的创新应用与发展。
Triton介绍和各平台支持情况分析
缘友一世的博客
05-19 727
Triton介绍和各平台支持情况分析：Triton 是一个开源的 高性能 GPU 编程语言和编译器框架，由 OpenAI 开发并开源。它旨在简化在 NVIDIA GPU 上编写高性能计算内核的过程。
pip install docx2txtpip install llama-indexpip install llama-index-llms-huggingfacepip install llama-index-embeddings-langchainpip install langchain-huggingfacepip install sentence-transformers
03-14
### 多个 Python 库的安装方法 为了完成文档处理和大模型集成的任务，可以通过 `pip` 工具来安装所需的库。以下是具体的命令以及注意事项： #### 安装所需库 可以分别运行以下命令来安装各个库： ```bash pip install docx2txt[^1] pip install llama-index pip install llama-index-llms-huggingface pip install llama-index-embeddings-langchain pip install langchain-huggingface pip install sentence-transformers ``` 如果希望一次性安装所有依赖项，则可以创建一个包含这些包名的文件（例如 `requirements.txt`），并使用如下命令批量安装： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 其中，`requirements.txt` 文件的内容应为： ``` docx2txt llama-index llama-index-llms-huggingface llama-index-embeddings-langchain langchain-huggingface sentence-transformers ``` #### 版本兼容性注意点 在安装过程中需要注意版本之间的兼容性问题。某些库可能有特定版本需求，建议查看官方文档中的说明以确认支持情况。 另外，在实际部署环境中测试 API 请求时可参考示例代码结构[^2]: ```python import requests response = requests.get( 'http://127.0.0.1:8000', headers={"Content-Type": "application/json"}, json={ "path": "S:/Downloads/", "instruction": "string", "incognito": False } ) print(response.json()) ``` 此脚本展示了如何向本地服务发送 JSON 数据请求，并接收返回的结果作为字典对象进行解析操作。
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