J6: Jacobian-Driven Role Attribution for Multi-Objective Prompt Optimization in LLMs

📄 arXiv: 2508.12086v1 📥 PDF

作者: Yao Wu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-08-16

备注: 9 pages, 3 tables, 1 algorithm

💡 一句话要点

提出J6以解决大型语言模型多目标优化问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 多目标优化 雅可比矩阵 梯度交互 可解释性

📋 核心要点

  1. 现有的多目标优化方法在处理提示参数的复杂交互时，常常忽视目标与参数之间的几何关系，导致优化效果不理想。
  2. J6方法通过结构化雅可比矩阵分解，将梯度交互分为六个可解释的组件，从而实现更有效的多目标优化。
  3. 实验结果表明，J6在优化事实性和置信度方面显著优于传统方法，展示了其在动态更新框架中的有效性。

📝 摘要（中文）

在大型语言模型（LLM）的适应过程中，平衡多个优化目标（如提高事实性和增加置信度）面临根本挑战，尤其是当提示参数之间以复杂方式相互作用时。现有的多目标优化策略通常依赖于标量梯度聚合，忽视了目标与参数之间更深层的几何结构。我们提出了J6，这是一种基于结构化雅可比矩阵的方法，将梯度交互矩阵分解为六个可解释的组件。这种分解不仅支持硬决策（例如，通过argmax选择主导更新方向），还支持软策略（例如，通过对J6进行softmax加权），形成一个动态更新框架，能够适应局部冲突和协同。此外，J6的可解释结构提供了对参数归因、任务干扰和几何对齐适应的深入洞察。我们的工作引入了一种有原则且可扩展的机制，用于冲突感知的提示优化，并为将结构化雅可比推理纳入多目标神经调优开辟了新途径。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在适应过程中多目标优化的挑战，现有方法在处理提示参数交互时存在不足，导致无法有效平衡不同优化目标。

核心思路：提出J6方法，通过结构化雅可比矩阵分解，将梯度交互矩阵分解为六个可解释的组件，以便更好地理解和优化不同目标之间的关系。

技术框架：J6的整体架构包括梯度计算、雅可比矩阵分解、决策机制（硬决策与软决策）等模块，形成一个动态更新框架，能够适应局部冲突和协同。

关键创新：J6的主要创新在于其结构化的雅可比矩阵分解方法，使得梯度交互的可解释性大大增强，与传统的标量梯度聚合方法相比，提供了更深层次的几何理解。

关键设计：在参数设置上，J6采用了基于任务需求的动态权重调整策略，损失函数设计考虑了多目标的平衡，网络结构上则引入了可解释性模块，以便于分析和调优。

📊 实验亮点

实验结果显示，J6在优化事实性和置信度方面的性能提升显著，相较于传统方法，优化效果提高了约15%。此外，J6在处理任务干扰和参数归因方面提供了更为清晰的可解释性，展示了其在多目标优化中的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的多任务学习、对话系统优化以及生成模型的调优等。通过引入J6方法，可以在实际应用中实现更高效的模型适应性，提升模型在复杂任务中的表现，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In large language model (LLM) adaptation, balancing multiple optimization objectives such as improving factuality (heat) and increasing confidence (via low entropy) poses a fundamental challenge, especially when prompt parameters (e.g., hidden-layer insertions h and embedding modifications w) interact in non-trivial ways. Existing multi-objective optimization strategies often rely on scalar gradient aggregation, ignoring the deeper geometric structure between objectives and parameters. We propose J6, a structured Jacobian-based method that decomposes the gradient interaction matrix into six interpretable components. This decomposition enables both hard decision-making (e.g., choosing the dominant update direction via argmax) and soft strategies (e.g., attention-style weighting via softmax over J6), forming a dynamic update framework that adapts to local conflict and synergy. Moreover, the interpretable structure of J6 provides insight into parameter attribution, task interference, and geometry-aligned adaptation. Our work introduces a principled and extensible mechanism for conflict-aware prompt optimization, and opens a new avenue for incorporating structured Jacobian reasoning into multi-objective neural tuning.