大语言模型

大模型应该怎么用？我们大多数人都错了，微软最新研究：大模型对话次数越多，性能越差

2025 年 5 月 28 日

微软最新研究颠覆你对大模型使用的常规认知。核心内容： 1. 大模型多轮对话性能反常识下降现象 2. 微软研究证实AI对话中的“迷失现象” 3. 产学结合揭示AI模型处理信息困境

春节在家，恰逢DeepSeek 爆火，村里的小伙伴知道我是搞互联网的，纷纷询问，大模型是个啥，咋用啊。

我说你可以把它当成一个知识渊博的小伙伴，有啥问题直接问它就好，如果得不到答案，那就多问几次…

甚至后来，我还总结了一套与大模型交流的方法，无论是结构化提示词，还是各种条件设定，其中很重要的一条是，要想更准确，必须要循序渐进，与大模型多轮对话…

我把这套方法奉为圭臬，在各种场合，甚为得意的与他人分享，俨然一副过来人的专家嘴脸…

直到前不久，被打脸了…

微软研究院前不久发布了一篇论文，揭示了一个反常识的现象：当我们和AI进行长时间多轮对话时，它们会变得越来越"糊涂"，给出的答案质量也会明显下降。

看到结论，貌似不大合理，但这个现象又好像在哪见过，相信很多小伙伴都遇到过，在我们刚开始与大模型聊天时，它的回答即使不是那么精准，但基本还是到位的，但随着对话的深入，我们会发现AI开始重复之前说过的话，或者给出一些前后矛盾的答案，甚至完全偏离了你原本想要解决的问题。

这一点，在推理模型上尤为明显…

而微软研究院的这项研究，用严谨的科学方法证实了这个现象的存在，并且表明，这不是个别模型的问题，而是几乎所有大模型的通病。研究团队测试了包括GPT-4、Claude、Gemini在内的15个主流AI模型，发现它们在多轮对话中的表现平均下降了39%。

这意味着，如果一个AI在单轮对话中能达到90分的水准，那么在多轮对话中可能只能维持55分左右的表现。

很惊奇，是不是，Why…

索性，微软的这项研究不但发现了问题，还深入探究了问题的根源。

研究背景

这项研究由微软研究院和Salesforce 研究院（Salesforce Research）联合完成，论文于2025年5月发布在预印本平台arXiv上。

这样的组合本身就代表了研究团队在AI领域的权威性，微软作为OpenAI的重要合作伙伴，对大语言模型的实际应用有着深刻理解，而Salesforce作为企业服务领域的领军者，则更关注AI在实际商业场景中的表现。这种产学结合的研究方式，往往能够产生既有理论价值又有实践意义的成果。

这项研究的规模相当庞大，研究团队进行了超过20万次的对话模拟实验，涉及15个不同的AI模型和6种不同类型的任务。这样的实验规模在AI研究领域并不常见，也从侧面说明了研究团队对这个问题的重视程度和研究的严谨性。

核心发现：AI对话中的"迷失现象"

研究团队发现，AI模型在处理信息时会面临一个困境，当用户在对话开始时就提供完整清晰的指令时，AI能够发挥出最佳水平。但当信息被分散在多个对话轮次中逐步透露时，AI的表现就会显著下降。

即使是最先进的AI模型也无法避免这个问题，无论是OpenAI的GPT-4系列，还是Anthropic的Claude系列，或是Google的Gemini系列，都表现出了相同的趋势。这表明这个问题不是某个特定模型的缺陷，而是当前大语言模型架构的固有局限性。

正如前文中我们提到的，研究团队对15个顶级大语言模型（包括Claude 3.7 Sonnet、GPT-4.1、Gemini 2.5 Pro等）进行了超过20万次的对话模拟：所有模型在多轮对话中的表现都显著低于单轮对话，平均下降幅度高达39%。

在测试过程中，研究团队还发现了一个有意思的现象：那些在单轮对话中表现越好的模型，在多轮对话中的表现下降幅度并不一定更小。换句话说，模型的"聪明程度"和它在复杂对话中保持稳定表现的能力之间，并没有必然的联系。

在深入分析性能下降的原因时，研究团队发现了两个关键因素。

一个是"能力下降"，即AI在多轮对话中的最佳表现相比单轮对话有所降低，但这个下降幅度相对较小，平均只有15%左右。

第二个是"可靠性下降"，这是主要问题所在。AI在多轮对话中的表现变得极不稳定，同样的对话可能产生截然不同的结果，这种不稳定性的增加幅度超过了100%。

如果把AI的表现比作考试成绩，那么在单轮对话中，一个优秀的AI可能会稳定地得90-95分；但在多轮对话中，同样的AI可能会出现30分到85分的巨大波动，平均分数也会下降到65分左右。这种不稳定性对于实际应用来说是非常糟糕的，因为用户无法预期AI会给出什么样的回答。

研究团队通过大量的对话分析，总结出了AI在多轮对话中"迷失"的四个主要原因。

首先是"过早答题"现象，就像一个急于表现的学生，AI经常在还没有收集到足够信息的情况下就试图给出完整的答案。这些基于不完整信息的早期答案往往包含错误的假设，而这些假设会影响后续的对话发展。

其次是"答案膨胀"现象，当AI发现自己之前的答案可能不够准确时，它不是推翻重来，而是在原有答案基础上不断添加和修改内容。这导致最终的答案变得冗长复杂，反而偏离了用户的真实需求。这就像一个人在解释问题时越说越复杂，最终把自己都绕糊涂了。

第三个原因是"中途遗忘"现象，研究团队发现，AI在处理长对话时，往往过分关注对话的开头和结尾部分，而忽略中间的重要信息。这种现象在AI领域被称为"lost-in-the-middle"效应，它导致AI无法有效整合对话中的所有关键信息。

最后一个原因是"冗余表达"，AI在多轮对话中往往会产生过于详细的回复，这些冗长的回复不仅浪费了计算资源，还可能包含不必要的假设和推测，进而影响对话的准确性和效率。

研究方法的巧思与局限

要想科学地验证"AI在多轮对话中表现更差"这个假设，其实并不容易。毕竟，多轮对话和单轮对话本质上是不同的任务，如何确保比较的公平性是一个关键挑战。

研究团队设计了一个巧妙的实验框架，将完整的单轮指令分解成多个"碎片"（shards），以模拟多轮对话中信息逐步揭示的过程。

例如，一个完整的指令"编写一个Python函数，接受整数列表作为输入，返回列表中的最大值和最小值的差"。

研究者将其分解为：

第一轮："帮我写一个Python函数"

第二轮："这个函数需要接受整数列表作为输入"

第三轮："函数应该返回列表中的最大值和最小值之差"

这种"碎片化"模拟了真实对话中用户逐步提供信息的情况。

为了确保实验的规模和可重复性，研究团队设计了一个自动化的对话模拟系统。这个系统可以模拟用户和AI之间的多轮对话，并且能够控制信息透露的节奏和方式。通过这种自动化的方式，他们能够进行大规模的实验，涉及多个不同的AI模型和任务类型。

研究团队在六种不同类型的任务上进行了测试，包括编程、数据库查询、API调用、数学计算、数据描述和文档摘要。这样的选择既涵盖了技术性任务，也包括了语言性任务，能够全面反映AI在不同领域的表现。更重要的是，这些任务都有明确的对错标准，便于量化分析。

为了量化模型表现，他们定义了三个关键指标：平均表现（P，整体成功率）、能力（A，最佳情况下的表现）和不可靠性（U，最佳和最差表现之间的差距）。这些指标帮助研究者精确分析模型在不同对话设置中的表现差异。

研究的一个重要优势是其大规模性：超过20万次模拟对话，覆盖15个顶级语言模型。这确保了研究结果的可靠性和普遍性。

无论是开源模型如Llama系列，还是闭源商业模型如GPT-4.1、Claude 3.7、Gemini 2.5 Pro，都展现出类似的"迷路"模式。

这项研究也有其局限性。

自动化的对话模拟虽然保证了实验规模，但可能无法完全反映真实的人机对话情况，真实用户的行为更加复杂多样，可能会出现研究中没有考虑到的情况。

同时，研究主要关注的是分析性任务，对于创意性任务的表现如何，还需要进一步研究。毕竟，创意性任务的评估标准更加主观，难以进行大规模的自动化测试。

另外，研究主要基于英语环境，对于其他语言的AI表现是否也存在同样的问题，目前还不清楚。考虑到不同语言的表达方式和思维模式存在差异，这个问题值得进一步探索。

研究聚焦的是纯文本对话，但现在很多AI系统已经支持多模态交互，在图像、音频等多种信息输入的情况下，AI的多轮对话表现如何，也是一个待解答的问题。

尽管存在这些局限性，但这项研究的价值依然不容否认。它为我们理解AI的真实能力提供了重要洞察。更重要的是，这项研究表明，我们在评估和使用AI系统时，不能仅仅依赖单轮测试的结果，而要考虑更加复杂的实际应用场景。

结论：如何避免AI在对话中"迷路"？

这项研究的意义远不止于发现了一个技术问题，它实际上揭示了当前AI发展中的一个根本性挑战。我们一直以来对AI能力的认知，很大程度上基于单轮对话的表现。无论是各种AI基准测试，还是媒体报道中的AI"神奇表现"，多数都是基于单轮交互的结果。但这项研究告诉我们，这种评估方式可能严重高估了AI在实际应用中的表现。

对于AI系统开发者，研究团队测试了两种可能的改进方法。一种是"回顾"机制，在对话结束时添加一个总结所有之前信息的轮次。另一种是"雪球"机制，在每个新轮次都重复之前所有的信息。这些方法能在一定程度上缓解问题，提升15-20%的性能，但仍然无法达到单轮对话的水平。

对于模型开发者，研究表明，仅仅降低温度参数（使输出更确定性）并不能显著改善多轮对话中的可靠性问题。研究者呼吁LLM开发者在未来迭代中优先考虑模型在多轮对话中的可靠性，而不仅仅是提高单轮能力。

对于普通用户，研究团队也提供了两条非常实用的建议：

第一，如果对话没有达到预期效果，尝试重新开始新对话可能比继续当前对话更有效。这是因为一旦模型在对话中"迷路"，继续对话往往无法让它找回正确方向。

第二，在尝试新对话之前，将之前对话中的信息整合起来。你可以要求AI："请帮我整合我们到目前为止讨论的所有内容"，然后将这个整合后的信息用于新对话。这种方法可以显著提高AI的表现。

这些建议也解释了为什么许多AI工具的专业用户（如使用AI编程助手Cursor的开发者）会养成"频繁开始新对话"的习惯，即使工具允许无限延续对话。

未来，解决多轮对话中的"迷失问题"可能需要多个方面的技术突破。这包括更好的注意力机制、更强的上下文理解能力、更稳定的推理过程，以及更有效的对话状态管理。这些技术挑战的解决，不仅会提升AI在对话场景中的表现，也会推动整个AI技术的进步。

至顶AI实验室洞见

目前的大语言模型在单轮能力方面已经取得了惊人进展，能够解决越来越复杂的问题，甚至在一些复杂的基准测试中超越了大多数的人类，例如，数学，逻辑，编程等。

但这项研究表明，真正的对话能力不仅仅是回答问题的能力，还包括在信息逐步揭示的过程中保持一致性和可靠性的能力。

从认知科学的角度很好理解，当前AI系统与人类认知方式有着根本差异，人类在对话中能够自然地整合零散信息，构建连贯的理解，并随着新信息的加入不断调整自己的认知框架。而大语言模型基本都缺乏这种动态整合能力，它们更像是在不断叠加新信息，而非真正理解和重构知识。

这也是目前AI无法取代人类许多工作的一个重要原因。

这项研究同时也揭示了当前AI评估体系的一个重要盲点，大多数评估基准都是在理想化、简化的环境中进行的，无法反映真实使用场景的复杂性，这导致了模型优化方向与实际需求之间的脱节。

其实大多时候，能力跟跑出来的AI基准测试分数无关，能不能解决真实场景下的问题才是关键。

真正的AI进步不仅仅是在特定任务上超越人类，而是能够以更自然、更可靠的方式与人类协作，成为我们日常生活和工作中真正有用的助手。

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