大语言模型中的多轮对话是指两个或多个人通过多次交流来达成共识或完成某项任务的过程。在自然语言处理领域，多轮对话被广泛应用于聊天机器人、智能客服、虚拟助手等场景中，以提高人机交互的流畅性和用户体验。

多轮对话技术相对于单轮对话，需要考虑上下文信息、用户输入和模型输出的更复杂交互，需要模型具备更高的上下文理解和推理能力。为了实现多轮对话的流畅性和效率，一些预训练模型和算法被广泛应用于多轮对话系统中，例如BERT、GPT等。这些模型可以通过无监督学习从大规模语料库中学习到文本的内在规律和结构，并通过微调来适应不同的对话任务和环境。

总之，多轮对话技术是大语言模型的一个重要应用方向，可以大大提高人机交互的效率和用户体验。