一种面向大模型的复杂能力解耦迁移方法及系统

本发明涉及多模态大语言模型，具体涉及一种面向大模型的复杂能力解耦迁移方法及系统。

背景技术：

1、近年来，大语言模型（large language models, llms）和多模态大语言模型（multimodal large language models, mllms）在自然语言理解、文本生成、视觉问答、图文推理、工具调用和智能体任务中表现出较强的通用能力。随着模型规模和训练数据规模的不断扩大，模型能够在更多任务中产生接近人类的推理、规划和解释性输出。然而，模型是否具备某一复杂能力，通常高度依赖预训练语料、指令微调数据、偏好对齐数据以及训练过程中的计算资源投入。当需要使既有模型获得新的复杂能力时，常见做法是收集大量专门数据并进行全量微调、参数高效微调或蒸馏训练。上述方式虽然有效，但存在数据构建成本高、训练计算资源消耗大、部署周期长、对模型参数开放程度要求高以及可能破坏原有能力等问题。

2、在多模态场景下，上述问题更加突出。例如，视觉链式思维（visual chain-of-thought, visual cot）能力要求模型不仅能够识别图像中的目标、区域、属性和空间关系，还需要围绕视觉证据进行多步推理，并在必要时输出包含定位、局部观察、工具调用或中间思考过程的结构化轨迹。为了获得该能力，通常需要构造包含图像、视觉定位过程、推理过程和最终答案的大量标注数据，并利用多模态大模型进行训练或蒸馏。由于视觉链式思维数据构造复杂、标注成本高、推理轨迹形式多样，直接训练一个具备稳定视觉链式思维能力的模型往往需要较高的数据和算力投入。

3、免训练能力迁移因此具有重要意义。所谓免训练能力迁移，是指在不更新目标大模型参数的情况下，利用推理阶段的外部控制信号或内部表示调节，使目标大模型在特定任务中表现出原本较弱或缺失的能力。该类方法能够在保持模型主体参数不变的同时，降低新增能力部署成本，并减少重复训练带来的资源浪费和能力遗忘风险。

4、向量引导（vector steering）是一类典型的推理阶段模型行为调控方法。其基本思想是：模型在中间层隐藏状态空间中存在与某类行为、风格、知识或能力相关的方向；通过构造正负样本对并计算隐藏状态差值，可以得到表示该能力或行为的方向向量；在模型推理生成过程中，将该方向向量以一定强度注入指定层的隐藏状态，即可引导模型输出朝向目标行为变化。已有研究和实践表明，向量引导可用于语言风格迁移、记忆或知识调控、推理行为增强、任务偏好调节等场景，并且可能跨任务、跨模态或跨模型产生迁移效果。

5、但是，现有向量引导方法在复杂能力迁移中仍存在不足。首先，复杂能力通常不是单一行为方向，而是由多个子能力共同组成。例如视觉链式思维至少包含视觉定位或接地（grounding）能力、细粒度观察能力、逻辑推理能力和答案组织能力。若仅通过一组整体对比对计算单一能力向量，该向量会混合多个能力成分，难以在推理过程中精确控制。其次，向量引导对模型层位置较为敏感，不同任务、不同数据集、不同能力成分对应的有效引导层可能不同。视觉感知或定位能力可能更适合在中浅层进行引导，而抽象推理能力可能更适合在中深层进行引导。再次，复杂能力在一次生成过程中具有阶段性。例如模型在输出字段时主要执行推理组织，在输出或定位字段时主要执行视觉接地或工具调用。若在所有生成步骤、所有相关层同时注入多个能力向量，可能造成向量之间相互干扰，甚至无法产生叠加增益。

6、因此，亟需一种面向大模型和多模态大模型的通用复杂能力迁移方法，能够在免训练条件下将复杂能力拆解为若干子能力，分别构造对比对、提取子能力方向向量，并在模型推理阶段按照输出阶段和层位置进行选择性引导，从而实现复杂能力的低成本、可控、可扩展迁移。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提供一种面向大模型的复杂能力解耦迁移方法及系统，在无需重新训练或微调目标大模型参数的情况下，通过构造能力样本对、提取能力方向向量并在推理阶段进行分阶段向量引导，从而实现复杂能力迁移。本发明可适用于大模型和多模态大模型的通用复杂能力迁移，尤其适用于复杂视觉问答、视觉推理、图像区域定位、局部视觉证据调用以及视觉链式推理轨迹生成等场景。

2、为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

3、第一方面，本发明提供了一种面向大模型的复杂能力解耦迁移方法，包括：

4、将视觉推理能力解耦为视觉证据定位子能力和视觉证据推理子能力；

5、针对每个子能力构造正负样本对，正负样本对包含相同的图像和文本问题，正样本包含诱导目标大模型生成对应子能力行为输出的提示，负样本弱化该行为输出；

6、将正负样本对输入目标大模型，提取指定transformer层的隐藏状态向量，计算正负样本隐藏状态差值并求均值，得到定位引导向量以及推理引导向量；

7、在目标大模型逐词元生成输出的推理过程中，根据已生成词元序列识别当前生成阶段；

8、当处于视觉证据定位阶段时，在预设中浅层注入定位引导向量以引导目标大模型生成区域定位、局部观察或工具调用内容，当处于视觉证据推理阶段时，在预设中深层注入推理引导向量以引导目标大模型生成视觉分析、推理轨迹或证据解释内容；

9、全程不更新目标大模型的参数。

10、在其中一个实施例中，所述视觉证据定位子能力用于引导目标大模型在回答前定位图像中与文本问题相关的目标区域、对象位置、局部细节或空间关系，并生成区域定位、局部观察或工具调用内容；所述视觉证据推理子能力用于引导目标大模型基于已定位的视觉证据，生成视觉分析、推理轨迹或证据解释内容。

11、在其中一个实施例中，所述针对每个子能力构造正负样本对，具体包括：

12、为视觉证据定位子能力构造定位能力样本对集合；其中，表示中的定位能力样本对数量，每个定位能力样本对包含相同图像和文本问题，定位能力正样本诱导目标大模型输出区域定位、局部观察或工具调用内容，定位能力负样本使目标大模型直接输出答案；

13、为视觉证据推理子能力构造推理能力样本对集合；其中，表示中推理能力样本对数量，每个推理能力样本对包含相同图像和文本问题，推理能力正样本诱导目标大模型输出视觉分析、推理轨迹或证据解释内容，推理能力负样本弱化或去除显式推理过程。

14、在其中一个实施例中，定位引导向量的计算过程，包括：

15、将第个定位能力样本对中的定位能力正样本和定位能力负样本分别输入目标大模型，在第层提取目标大模型生成区域定位、局部观察或工具调用内容之前的隐藏状态：

16、；

17、；

18、其中，、分别为、对应的定位能力隐藏状态，表示目标大模型第层的输出函数；表示诱导目标大模型生成区域定位内容、局部观察内容或工具调用内容的正向提示或轨迹前缀；表示弱化区域定位内容、局部观察内容或工具调用内容的负向提示或轨迹前缀；表示目标大模型生成区域定位、局部观察或工具调用内容前的关键词元位置，表示第个定位能力样本对中的图像和文本问题；

19、第个定位能力样本对在目标大模型第层的定位能力隐藏状态差值为：

20、；

21、对全部的个定位能力样本对的定位能力隐藏状态差值求均值，得到目标大模型第层的定位引导向量：

22、。

23、在其中一个实施例中，推理引导向量的计算过程，包括：

24、将第个推理能力样本对中的推理能力正样本和推理能力负样本分别输入目标大模型，在第层提取目标大模型生成视觉分析、推理轨迹或证据解释内容之前的隐藏状态，分别记为：

25、；

26、；

27、其中，、分别为、对应的推理能力隐藏状态，表示目标大模型第层的输出函数，表示诱导目标大模型生成视觉推理过程的正向提示或轨迹前缀；表示弱化视觉推理过程的负向提示或轨迹前缀；表示目标大模型生成视觉分析内容、推理轨迹内容或证据解释内容前的关键词元位置，表示第个定位能力样本对中的图像和文本问题；

28、第个推理能力样本对在目标大模型第层的推理能力隐藏状态差值为：

29、；

30、对全部的个推理能力样本对的推理能力隐藏状态差值求均值，得到目标大模型第层的推理引导向量：

31、。

32、在其中一个实施例中，所述在目标大模型逐词元生成输出的推理过程中，根据已生成词元序列识别当前生成阶段，具体包括：

33、生成阶段包括视觉证据定位阶段、视觉证据推理阶段以及答案生成阶段；

34、基于已生成词元序列，通过解析特殊标签、正则规则或有限状态机判断当前生成阶段；其中，当已生成词元序列位于工具调用字段或区域定位字段内时判定为视觉证据定位阶段，当已生成词元序列位于视觉推理字段或视觉分析字段内时判定为视觉证据推理阶段；当已生成内容位于答案字段内时，判定当前生成阶段属于答案生成阶段。

35、在其中一个实施例中，所述在预设中浅层注入定位引导向量，具体包括：

36、当当前生成阶段属于视觉证据定位阶段且目标大模型第层属于预设的中浅层引导层集合时，对第层的原始定位能力隐藏状态执行叠加：

37、；

38、其中，表示目标大模型第层在第个生成步的原始定位能力隐藏状态，为注入引导向量后的定位能力隐藏状态，为目标大模型第层的定位引导向量，为视觉证据定位引导强度。

39、在其中一个实施例中，所述在预设中深层注入推理引导向量，具体包括：

40、当当前生成阶段属于视觉证据推理阶段且目标大模型第层属于预设的中深层引导层集合时，对第层的原始推理能力隐藏状态执行叠加：

41、；

42、其中，表示目标大模型第层在第个生成步的原始推理能力隐藏状态，为注入引导向量后的推理能力隐藏状态，为目标大模型第层的推理引导向量，为视觉证据推理引导强度。

43、在其中一个实施例中，还包括对注入引导向量后的隐藏状态进行范数校准的过程，具体包括：计算注入引导向量后的隐藏状态的l2范数与原始隐藏状态的l2范数的比值，以该比值缩放所述注入引导向量后的隐藏状态，得到校准后的隐藏状态；将校准后的隐藏状态继续输入目标大模型的后续网络层。

44、第二方面，本发明提供了一种面向大模型的复杂能力解耦迁移系统，用于实现第一方面任意一个实施例的方法，包括：

45、能力解耦模块，用于将视觉推理能力解耦为视觉证据定位子能力和视觉证据推理子能力；

46、对比样本构造模块，用于针对每个子能力构造正负样本对，正负样本对包含相同的图像和文本问题，正样本包含诱导目标大模型生成对应子能力行为输出的提示，负样本弱化该行为输出；

47、引导向量提取模块，用于将正负样本对输入目标大模型，提取指定transformer层的隐藏状态向量，计算正负样本隐藏状态差值并求均值，得到定位引导向量以及推理引导向量；

48、阶段识别模块，用于在目标大模型逐词元生成输出的推理过程中，根据已生成词元序列识别当前生成阶段；

49、向量注入模块，用于在处于视觉证据定位阶段时，在预设中浅层注入定位引导向量以引导目标大模型生成区域定位、局部观察或工具调用内容，当处于视觉证据推理阶段时，在预设中深层注入推理引导向量以引导目标大模型生成视觉分析、推理轨迹或证据解释内容；

50、所述系统全程不更新目标大模型的参数。

51、本发明中的系统与方法相对应，适用于方法的具体技术方案，同样适用于系统。

52、与现有技术相比，本发明的有益技术效果是：

53、1.降低复杂能力迁移成本。本发明不需要重新训练或微调目标大模型，仅通过推理阶段隐藏状态向量注入实现能力迁移，可显著降低数据标注、算力消耗和模型部署成本。

54、2.提高复杂能力迁移的可控性。通过将复杂能力解耦为多个子能力，并分别计算子能力向量，可以更精确地控制模型在不同阶段表现出的能力，避免单一整体向量混合多个行为方向。

55、3.减少多能力向量干扰。通过阶段识别和分阶段引导，在需要感知定位能力时注入定位引导向量，在需要推理能力时注入推理引导向量，避免多个向量在全部词元和全部层中无差别叠加导致输出不稳定。

56、4.提升层位置适配性。本发明允许为不同子能力选择不同层或层集合，适应视觉感知、接地、语义推理等能力在模型内部表示层次上的差异。

57、5.保持目标大模型主体参数不变。由于不修改模型权重，本发明可在同一模型上按需启用、关闭或切换不同能力向量，便于快速部署和回滚，并降低对原有模型能力的破坏。

58、6.具有良好的通用扩展性。本发明的“子能力样本对构造-引导向量计算-阶段化向量注入”流程不依赖某一特定模型或某一特定任务，可扩展至文本大模型、多模态大模型以及其他生成式transformer模型。

59、7.对视觉链式思维场景具有直接效果。通过定位引导向量和推理引导向量的分层、分阶段注入，目标多模态模型能够在无需专门训练视觉视觉链式思维数据的情况下，更稳定地产生包含视觉接地、工具调用和多步推理的输出轨迹，从而增强复杂视觉场景下的解释性和问题求解能力。