要進一步提高MM-PlanLLM在長期對話依賴性方面的性能，可以考慮以下幾個策略：
擴展上下文窗口：目前MM-PlanLLM的上下文窗口限制在四個對話回合，這可能會限制模型在長期對話中的記憶能力。通過增加上下文窗口的大小，模型可以更好地捕捉和利用早期對話中的信息，從而提高其在長期對話中的表現。
引入記憶機制：可以考慮在模型中引入外部記憶機制，例如長短期記憶（LSTM）或注意力機制，這樣模型可以在需要時檢索和利用過去的對話信息，從而增強其對話的連貫性和一致性。
多輪對話訓練：設計專門的多輪對話訓練數據集，這些數據集應該包含更長的對話歷史和多樣化的用戶請求，幫助模型學習如何在更複雜的對話情境中進行有效的交互。
強化學習：利用強化學習技術來優化模型的對話策略，通過獎勵機制鼓勵模型在長期對話中保持一致性和相關性，從而提高用戶滿意度。