一种基于语义流形图谱滤波的大模型特征调控方法、介质及系统

本发明涉及大语言模型、生成式人工智能、模型解释、模型编辑、模型压缩、模型行为调控和人工智能系统治理，尤其涉及一种基于语义流形图谱滤波的大模型特征调控方法、介质及系统，将大语言模型内部激活视为语义流形图上的向量值信号，并通过图信号处理方式分离和调控目标内部行为特征。

背景技术：

1、大语言模型通常在高维隐藏空间中同时编码任务语义、上下文主题、语言风格、输出格式、领域知识、工具调用倾向、策略边界、推理步骤和其他可观测行为。对于模型开发者而言，如何定位并调控其中某一类目标内部行为特征，是模型对齐、能力迁移、风格定制、压缩部署、风险审计和模型可解释性中的基础问题。

2、现有方法常使用 activation steering / activation addition 类差分均值方向、线性探针、主成分分析、稀疏字典或稀疏自编码器（sae）特征操控、梯度归因或人工选择的激活方向来表示模型内部的某一类特征。这些方法在目标特征近似为单一全局线性方向或最大方差方向时可以取得效果，但当目标特征沿样本语义关系呈现多簇、多模态、局部流形化或频带化分布，且与高方差混杂因素交织时，单一方向假设与最大方差准则均容易失效。

3、inlp、leace 等概念擦除方法以线性分类器或白化协方差投影为核心，其保证针对的是全局线性可读性，对按语义簇条件化编码的目标特征不构成保证；rome、memit 等模型编辑方法关注特定事实或关系在参数中的写入形式；图傅里叶变换、逆变换与对称归一化拉普拉斯本身属于图信号处理领域的成熟技术。上述方法与本发明可在部分算子形式上组合，但均未将配对样本诱导的语义图上的目标/对照谱功率对比、受控软谱滤波、逆变换残差子空间提取以及受保护度量下的参数调控组合为一个闭环流程，也未解决由此产生的节点对齐、重复特征值基不变性等技术问题。

4、大语言模型中的目标内部特征往往与主题、格式、能力和领域信息交织。例如，同一目标行为可在不同主题簇中由不同隐藏维度组合表达；同一层的低频图模态可能承载共同主题或配对残留的主题泄漏，而中频或局部图模态可能承载目标差异。若不利用样本间语义关系，仅在欧氏隐藏空间中寻找一个全局方向或最大方差子空间，容易将高方差混杂误作目标，产生过度调控或能力损伤。

5、因此，需要一种能够利用配对校准样本的几何结构，在样本关系图上进行谱分解，并将图频域中分离出的目标能量重构回隐藏空间调控子空间的技术方案。该方案应能够支持不同层、不同条件样本、不同模型架构和不同调控载体，同时保留可复现、可审计的诊断信息。

技术实现思路

1、要解决的技术问题：如何利用配对样本定义大语言模型内部目标行为特征，而不把目标限定为单一人工标签或单一下游应用。

2、如何在样本语义流形上区分目标特征能量与共同主题、一般能力、配对泄漏混杂和非目标表征能量。

3、如何将图谱滤波得到的目标能量通过逆变换重构为可用于参数调控的隐藏空间子空间。

4、如何在参数调控过程中保护非目标能力，并形成可记录、可复核的审计数据。

5、本发明的技术方案如下：一种基于语义流形图谱滤波的大模型特征调控方法，包括：获取包括第一条件样本和第二条件样本的配对校准集，在大语言模型的至少一个层采集内部激活；由配对激活差分构造样本关系图上的向量值图信号，并构造所述样本关系图的对称图拉普拉斯；在由所述对称图拉普拉斯定义的图谱域中，由所述配对激活差分估计目标功率，由对照信号估计对照功率，并根据目标功率与对照功率在同一图谱域中的对比关系确定各图频带的滤波增益；以所述滤波增益对所述向量值图信号执行谱滤波，并重构得到样本域目标残差场；从所述样本域目标残差场提取一个或多个隐藏空间调控方向；以及基于所述隐藏空间调控方向对大语言模型参数、适配器或推理期投影算子执行调控。

6、所述样本关系图由配对激活差分向量的中心化表示构造，采用经对称化的局部尺度rbf k近邻图、互近邻图、余弦相似度图或任务关系图，并且所述样本关系图按层构造，或者在从所述大语言模型至少一个层中选定的参考层构造后，在图节点按同一配对索引对齐的其他层间共享。

7、所述对照信号为与所述样本关系图的图节点一一对应的信号矩阵，包括配对均值矩阵和/或按配对索引与所述图节点对齐的第二条件激活堆叠矩阵。

8、所述对照功率还包括由不与所述图节点对齐的外部保护样本得到的辅助对照功率；所述辅助对照功率通过将所述样本关系图的各图模态对应的隐藏空间模式型样与外部保护样本激活作内积并累计能量得到，或通过nyström型图外延映射将外部保护样本延拓至所述样本关系图的图模态后得到。

9、对所述对称图拉普拉斯的特征值按预设聚类容差进行聚类，当相邻特征值之差不大于所述预设聚类容差与最大特征值的乘积时，将相邻特征值归入同一聚类组；对所述聚类组内的图模态以块功率确定共享的滤波增益，使谱滤波算子在重复特征值或者特征值间隔满足上述聚类条件的特征子空间内与特征基的选取无关，且所述滤波增益构成特征值的函数。

10、在图谱域中估计目标功率和对照功率、确定各图频带的滤波增益并执行谱滤波和重构通过隐式谱方式实现，包括：不计算所述对称图拉普拉斯的特征向量，将滤波增益参数化为特征值区间的函数，通过多项式带通滤波器作用于相应信号后的能量得到各特征值区间的目标功率与对照功率，并经chebyshev多项式、lanczos近似或局部迭代滤波实现所述谱滤波和重构。

11、在应用隐藏空间调控方向前，根据对照激活构造受保护子空间，并对隐藏空间调控方向执行正交化、残差化、切空间投影约束或基于正则化保护协方差的斜投影度量构造。

12、在应用隐藏空间调控方向前执行局部切空间投影约束：在锚点的近邻域上通过局部主成分分析得到局部切基，并以所述局部切基对调控方向执行残差化，和/或对激活点相对所述锚点的位移执行基于所述局部切基的仿射切平面投影。

13、一种非暂态计算机可读存储介质，其存储有调控数据结构和计算机程序，所述调控数据结构包括层标识、图构造参数、层间组织方式、图谱诊断量、谱掩码、调控方向、方向强度、保护约束和参数应用配置，所述计算机程序被处理器执行时实现所述方法。

14、一种计算机设备或模型服务系统，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现所述方法。

15、进一步地，第一条件和第二条件可以由输入提示、系统上下文、对话历史、任务指令、输出格式、工具调用状态、多模态条件或其他可观察条件定义。

16、进一步地，在大语言模型至少一个层上采集第一条件激活和第二条件激活，并进行 haar 型配对分解，得到配对均值和配对激活差分。为保持正交 haar 规范也可使用缩放；在工程实现中使用表示均值和半差分时，相应比例可吸收到功率估计、谱掩码或调控强度中。

17、进一步地，在配对激活差分样本上按层构造样本关系图，计算图拉普拉斯及其特征向量，将配对激活差分矩阵视为该图上的向量值信号。随后执行图傅里叶变换，得到各图模态对应的隐藏空间系数。

18、进一步地，在图频域中分别估计目标功率和对照功率。目标功率来自配对激活差分信号；对照功率来自与图节点对齐的配对均值、第二条件激活等对照信号，并可通过模式型样投影或图外延映射纳入不与图节点对齐的外部保护样本。根据二者在同一图谱域中的对比关系构造软谱掩码，对主要承载目标信息的图频带赋予较高增益，对主要承载非目标信息的图频带赋予较低增益。

19、进一步地，通过逆图傅里叶变换将经滤波的图频域系数重构为样本域目标残差场，再对该残差场执行奇异值分解、特征分解、非负矩阵分解或其他低秩分解，得到一个或多个隐藏空间调控方向。

20、进一步地，调控方向在应用于模型参数前，可相对于受保护子空间进行残差化、正交化、切空间投影约束或斜投影度量变换。最终可对模型线性层、注意力投影层、前馈网络层、输出头、偏置项、适配器参数、低秩增量或推理期投影算子进行调控。

21、本发明的有益效果：本发明将目标内部特征建模为语义样本图上的向量值信号，能够表达局部流形结构和多模态分布。

22、本发明通过目标功率和对照功率在同一图谱域中的对比构造软谱滤波器，使目标分离既不依赖单一全局方向假设，也不依赖最大方差准则，可在高方差混杂共存时正确分离目标。

23、本发明通过 gft-filter-igft 闭环将图频域选择结果重构回隐藏空间，形成可解释的调控子空间。

24、本发明通过块增益保证重复特征值下滤波算子的基不变性，并使多项式近似实施良定义。

25、本发明通过受保护子空间、切空间投影约束和斜投影度量降低对非目标能力的影响。

26、本发明产生图谱诊断量和参数调控数据结构，便于专利实施中的复现、审计和工程部署。