ChatGPT技术对对话连贯性与多轮交互的处理能力与局限性研究.docx
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2023-08-26
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ChatGPT 技术对对话连贯性与多轮交互的处
理能力与局限性研究
近年来，自然语言处理（NLP）技术取得了长足的进步，其中最具代表性的之
一便是 ChatGPT（Generative Pre-trained Transformer）技术。ChatGPT 是 OpenAI
团队于 2021 年发布的一种基于神经网络的语言生成模型。它能够理解自然语言输
入，并生成富有连贯性的回答，使得与人类交互的体验更为自然。然而，ChatGPT
技术在对话连贯性与多轮交互处理方面仍存在一些挑战与局限性。
首先，ChatGPT 在处理对话连贯性时存在一定的困难。由于 ChatGPT 是基于
Transformer 架构构建的，它在生成回答时是将前文作为输入，逐词逐句生成。然
而，在长对话中，随着对话的发展，前文的信息可能会逐渐丧失，导致回答与前文
内容的联系变得薄弱。这可能导致回答与之前对话内容不够连贯，给用户造成困惑
。
其次，ChatGPT 在多轮交互中容易受到输入顺序的影响。在对话中，输入顺序
可能会对 ChatGPT 生成的回答产生显著影响。例如，同样的问题以不同的顺序提
问，ChatGPT 生成的回答可能会有所不同。这可能导致用户感觉 ChatGPT 的回答
不稳定或不一致，降低了用户对其的信任度。
此外，ChatGPT 在多轮交互中可能会过度拟合先前回答的内容。当 ChatGPT 生
成回答时，它倾向于与先前的回答保持一致。这种过度拟合可能使得对话缺乏多样
性，回答的内容可能显得重复或乏味。这给用户带来了一种机械化的感觉，无法真
正满足用户的交互需求。
在实际应用中，为了解决 ChatGPT 的局限性，在开发者和研究者的努力下涌现
出一些解决方案。一种策略是引入对话历史的注意力机制，以增强对上下文的理解
。通过考虑上下文的细节和相关性，ChatGPT 可以更好地理解对话的连贯性，并生
成更准确、连贯的回答。此外，可以结合其他模型，如检索式模型，以提供更准确
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