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龙图腾网获悉浙江大学;浙江中控信息产业股份有限公司申请的专利基于虚拟对抗的多模态大模型安全指令微调方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121525770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610042961.1，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权基于虚拟对抗的多模态大模型安全指令微调方法及系统是由汤斯亮;蔡力;黄旭林;庄越挺;张文桥;姜雪明设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于虚拟对抗的多模态大模型安全指令微调方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于虚拟对抗的多模态大模型安全指令微调方法及系统，属于大模型领域。本发明对多模态大模型进行两阶段微调：第一阶段通过基于梯度的虚拟对抗扰动技术，对大语言模型及跨模态连接层进行安全对齐，确保模型输出内容无害，并提升对后续有毒数据的抵抗性；第二阶段在固定安全对齐后的参数前提下，引入可训练的隐式提示词结构，仅通过调整其键值对参数实现在用户个性化数据上的有效适配，防止微调过程中重新引入有害信息。本发明在减少对偏好数据依赖的同时，实现了安全性与个性化需求的协同优化，为多模态大模型的实际部署提供了可靠保障。

本发明授权基于虚拟对抗的多模态大模型安全指令微调方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于虚拟对抗的多模态大模型安全指令微调方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.对需要进行安全对齐的预训练多模态大模型进行第一次微调，获得完成安全对齐的多模态大模型，预训练多模态大模型包含大语言模型、跨模态连接层、视觉编码器和文本编码器；第一次微调包含两次完整的前向传播和反向传播：通过第一次完整的前向传播和反向传播，得到安全对齐数据在大语言模型每个网络层中参数的梯度，同时不更新多模态大模型参数；在第二次前向传播时，对参数的梯度进行缩放，作为虚拟对抗扰动，加入到每个网络层的向量表征中，并通过第二次反向传播更新大语言模型参数和跨模态连接层参数，视觉编码器和文本编码器参数在两次微调中始终固定； S2.第一次微调结束后，固定大语言模型参数和跨模态连接层参数，引入一个可训练的隐式提示词，在用户个性化数据上对完成安全对齐的多模态大模型进行第二次微调，第二次微调中，仅更新隐式提示词中的参数，隐式提示词由若干键值对构成；直到达到预设的最大迭代次数，得到完成微调的多模态大模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学;浙江中控信息产业股份有限公司，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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