論文の概要: ACR: Adaptive Context Refactoring via Context Refactoring Operators for Multi-Turn Dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.05589v1
• Date: Fri, 09 Jan 2026 07:17:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-12 17:41:49.890144
• Title: ACR: Adaptive Context Refactoring via Context Refactoring Operators for Multi-Turn Dialogue
• Title（参考訳）: ACR:マルチターン対話のためのコンテキストリファクタリング演算子による適応的コンテキストリファクタリング
• Authors: Jiawei Shen, Jia Zhu, Hanghui Guo, Weijie Shi, Yue Cui, Qingyu Niu, Guoqing Ma, Yidan Liang, Jingjiang Liu, Yiling Wang, Shimin Di, Jiajie Xu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はマルチターン対話において顕著な性能を示した。 既存のアプローチは主にコンテキストウィンドウの拡張、外部メモリの導入、コンテキスト圧縮の適用に焦点を当てている。 textbfAdaptive textbfContext textbfRefactoring textbf(ACR) Frameworkを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.32928730900186
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown remarkable performance in multi-turn dialogue. However, in multi-turn dialogue, models still struggle to stay aligned with what has been established earlier, follow dependencies across many turns, and avoid drifting into incorrect facts as the interaction grows longer. Existing approaches primarily focus on extending the context window, introducing external memory, or applying context compression, yet these methods still face limitations such as \textbf{contextual inertia} and \textbf{state drift}. To address these challenges, we propose the \textbf{A}daptive \textbf{C}ontext \textbf{R}efactoring \textbf{(ACR)} Framework, which dynamically monitors and reshapes the interaction history to mitigate contextual inertia and state drift actively. ACR is built on a library of context refactoring operators and a teacher-guided self-evolving training paradigm that learns when to intervene and how to refactor, thereby decoupling context management from the reasoning process. Extensive experiments on multi-turn dialogue demonstrate that our method significantly outperforms existing baselines while reducing token consumption.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はマルチターン対話において顕著な性能を示した。 しかし、マルチターン対話では、モデルは以前確立されたものと整合し、多くのターンにまたがる依存関係に従い、相互作用が長くなるにつれて誤った事実に漂うのを避けるのに依然として苦労している。 既存のアプローチは、主にコンテキストウィンドウの拡張、外部メモリの導入、あるいはコンテキスト圧縮を適用することに重点を置いているが、これらのメソッドは依然として \textbf{contextual inertia} や \textbf{state drift} のような制限に直面している。 これらの課題に対処するために、動的に相互作用履歴を監視して、コンテキスト慣性や状態ドリフトを積極的に緩和する、 \textbf{A}daptive \textbf{C}ontext \textbf{R}efactoring \textbf{(ACR)} Frameworkを提案する。 ACRは、コンテキストリファクタリングオペレータと、いつ介入するか、どのようにリファクタリングするかを学ぶ教師主導の自己進化トレーニングパラダイムのライブラリ上に構築されており、それによって、コンテキスト管理を推論プロセスから切り離すことができる。 マルチターンダイアログの大規模な実験により,トークン消費を低減しつつ,既存のベースラインを著しく上回る結果が得られた。

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