上下文保持解决方案
防止多轮对话中断层的有效策略：
- Technical realization level：采用文章推荐的对话代码模板时，务必保留inputs中的past_key_values参数，这是模型维持100万字上下文的关键机制
- 应用层方案：建立对话历史缓存池，通过redis存储最近5轮对话的token IDs，每次请求时拼接完整上下文
- Parameter tuning program：当检测到响应质量下降时，可以动态调整repetition_penalty=1.2来减轻模型”遗忘”现象
特别说明：对于超长对话（>1小时），建议每30分钟主动发送系统提示如”[系统]正在刷新对话记忆…”来重置注意力机制。这在角色扮演场景中尤为必要，可参考文章中”优化技术”部分提及的MGRPO特性实现
This answer comes from the articleTifa-DeepsexV2-7b-MGRPO: modeling support for role-playing and complex dialogues, performance beyond 32b (with one-click installer)The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样避免Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO在多轮对话中的上下文丢失？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil