实现多轮对话需要以下步骤：

上下文跟踪：在多轮对话中，理解上下文是非常重要的。对话系统需要能够跟踪对话的进展，理解用户当前输入与前面输入的关系，以及当前输入在整个对话中的位置。

信息抽取：从用户的输入中提取关键信息，如实体、意图等，这对于理解用户的需求和输入的内容非常重要。

状态管理：在多轮对话中，系统需要维护一个状态，记录到目前为止的对话历史，以便在后面的对话中使用。

对话策略：这涉及到如何根据当前的对话状态和用户输入来决定系统的回应。一个好的对话策略可以使系统更自然地响应用户，并引导对话向预期的方向发展。

自然语言生成：系统需要能够生成自然的语言回应，这涉及到语言模型的使用，以生成语法正确、语义清晰的句子。

反馈机制：系统还需要一个反馈机制来调整其回应策略。这可以通过强化学习等方法来实现，通过不断试错和优化来提高系统的性能。

大语言模型在上述步骤中发挥了重要作用，尤其是上下文感知、信息抽取、自然语言生成等步骤。通过深度学习和预训练技术，大语言模型可以更好地理解和生成自然语言，从而实现更自然、更流畅的多轮对话。