J6：基于雅可比矩阵的多目标提示优化中的角色归因

在大语言模型（LLM）适应中，平衡多个优化目标（例如提高事实准确性（heat）和增加置信度（通过低熵））具有根本性挑战，尤其是当提示参数（如隐藏层插入 h 和嵌入修改 w）之间存在非平凡相互作用时。现有的多目标优化策略常依赖标量梯度聚合，忽视目标与参数之间更深层的几何结构。我们提出了 J6，一种结构化雅可比矩阵方法，将梯度相互作用矩阵分解为六个可解释组件。这种分解既支持硬决策（例如通过 argmax 选择主导更新方向），也支持软策略（例如通过 softmax 对 J6 进行注意力式加权），形成适应局部冲突与协同的动态更新框架。此外，J6 的可解释结构提供了关于参数归因、任务干扰和几何对齐适应的见解。我们的工作引入了原则性且可扩展的冲突感知提示优化机制，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。