浙江大学刘剑宇获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种模态解耦的多模态大模型安全性提升方法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：CN119337874B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411424470.0，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权一种模态解耦的多模态大模型安全性提升方法是由刘剑宇;朱建科设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种模态解耦的多模态大模型安全性提升方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模态解耦的多模态大模型安全性提升方法。本发明包括以下步骤：首先，根据风险检测提示词，对每个原始输入进行风险检测后，获得对应的风险集合；接着，以每个风险集合作为上下文蒸馏提示词的上下文，再对每个原始输入进行上下文蒸馏后得到对应的安全回应，从而获得训练数据集；接着对多模态大模型进行有监督微调后，获得有监督微调后的模型；然后，对有监督微调后的多模态大模型进行拒绝采样后，得到正负样本对；最后，利用直接偏好优化方法对有监督微调后的多模态大模型进行参数微调，得到安全的多模态大模型。本发明实现了多模态大模型的安全性优化，显著提高了多模态大模型在面对风险输入的鲁棒性，并保持了模型的通用性。
本发明授权一种模态解耦的多模态大模型安全性提升方法在权利要求书中公布了：1.一种模态解耦的多模态大模型安全性提升方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：根据风险检测提示词，对每个原始输入进行风险检测后，获得对应的风险集合；每个原始输入为仅图像输入、仅文本输入或者图文混合输入； S2：以每个风险集合作为上下文蒸馏提示词的上下文，再对每个原始输入进行上下文蒸馏后得到对应的安全回应，由所有的原始输入与对应的安全回应组成训练数据集；接着利用训练数据集对多模态大模型进行有监督微调后，获得有监督微调后的多模态大模型； 所述上下文蒸馏提示词为约束模型输出的提示词，满足以下约束： 要求多模态大模型自我检查风险是否真实存在，以及要求多模态大模型充分理解输入中的风险并且逻辑流畅； S3：对有监督微调后的多模态大模型进行拒绝采样后，得到正负样本对；基于正负样本对，利用直接偏好优化方法对有监督微调后的多模态大模型进行参数微调，得到安全的多模态大模型，完成多模态大模型的安全性提升。
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