微调大模型或使用大模型推理时,如何添加对话历史
时间: 2025-04-18 16:32:42 浏览: 20
### 如何在微调大模型或使用大模型进行推理时添加对话历史记录
#### 添加对话历史的重要性
为了使多模态大模型能够有效地理解和回应用户的查询,在微调阶段以及后续的推理过程中,保持并利用对话的历史记录至关重要。这不仅有助于维持上下文连贯性,还能显著提升对话系统的性能和用户体验。
#### 微调期间的数据准备
当准备用于微调的大规模语料库时,应当构建包含连续对话片段的数据集,其中每个样本都包含了先前若干轮次的交流内容及其对应的回复[^3]。这样做可以让模型学习到不同情境下的适当反应模式,从而更好地适应实际应用场景中的复杂情况。
#### 推理过程中的对话管理
对于已经完成训练的大型语言模型而言,在线推理环节同样需要考虑如何有效集成过往交谈信息:
- **初始化对话状态**:每当开启一个新的会话实例之前,先清空之前的记忆缓存,并设置初始条件。
- **动态更新对话序列**:随着每一轮新的用户输入到来,立即将其追加至现有的对话链条末端;随后将整个更新后的序列传递给LLM作为输入特征之一[^1]。
```python
def update_conversation_history(history, new_input):
"""
更新对话历史列表
参数:
history (list): 当前保存的所有往期消息组成的列表
new_input (str): 用户最新发出的信息
返回值:
updated_history (list): 加入新条目之后得到的结果集合
"""
max_length = 50 # 设置最大长度限制以防止过长影响效率
updated_history = [*history[-(max_length - 1):], new_input]
return updated_history
# 假设我们有一个预先训练好的transformer架构模型model,
# 和一个函数generate_response来获取预测输出
conversation_history = []
while True:
user_message = input("请输入您的问题:")
conversation_history = update_conversation_history(conversation_history, user_message)
response = generate_response(model=model, context=conversation_history)
print(f"AI助手的回答:{response}")
conversation_history.append(response) # 记录下一次迭代所需的基础资料
```
通过上述方法可以在每次交互后及时调整内部表示形式,确保每一次生成的内容都能充分考虑到之前发生的互动细节,进而提供更加自然流畅的人机沟通体验。
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