本文提出MELoRA，通过并行堆叠多个小型LoRA模块实现更高的等效秩，以更少的参数在自然语言理解和指令跟随任务上显著优于LoRA。
Parameter-Efficient Fine-Tuning, Low-Rank Adaptation, Large Language Model, Fine-tuning, Natural Language Understanding
Pengjie Ren, Chengshun Shi, Shiguang Wu, Mengqi Zhang, Zhaochun Ren, Maarten de Rijke, Zhumin Chen, Jiahuan Pei
Shandong University, Leiden University, University of Amsterdam, Centrum Wiskunde & Informatica
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Background Problem
大型语言模型（LLMs）的规模和任务多样性不断增加，使得全参数微调（Full Fine-Tuning, FT）在计算和内存需求上变得不可行。参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）因此成为研究热点，旨在通过更新少量参数来适应下游任务。低秩适应（Low-Rank Adaptation, LoRA）是一种广泛使用的PEFT方法，通过低秩矩阵近似权重更新来减少可训练参数，但其低秩近似往往导致与全参数微调相比的性能差距，尤其是在特定任务上的泛化能力不足。本文提出MELoRA，试图解决如何在保持计算优势的同时实现更高的秩变异，以提升模型性能和泛化能力。
Method
MELoRA（Mini-Ensemble Low-Rank Adapters）是一种基于LoRA的改进方法，其核心思想是冻结预训练权重，并行堆叠多个小型LoRA模块（mini LoRAs），每个mini LoRA仅学习隐藏状态的不同维度。具体实现步骤如下：
- 结构设计：将多个mini LoRAs沿对角线拼接，形成一个等效的块对角LoRA矩阵。根据矩阵秩理论，块对角矩阵的秩等于各块秩之和，从而保证等效秩为各mini LoRA秩的总和。
- 参数初始化：与LoRA类似，每个mini LoRA的矩阵A采用高斯随机初始化，矩阵B初始化为零矩阵，确保初始时增量更新为零。
- 优势分析：MELoRA在理论上具有三个优势：1）以更少的参数实现更高的秩；2）通过调整mini LoRAs数量n，灵活调整等效秩；3）由于并行计算，每个mini LoRA独立操作，理论上降低了时间复杂度。 批判性思考：虽然理论上秩的增加有数学保证，但实际中秩的提高是否直接转化为性能提升仍需验证。论文未充分讨论并行mini LoRAs可能带来的内存碎片或计算同步问题，这在实际部署中可能是潜在瓶颈。此外，超参数n的选择对性能影响显著，增加了调参负担，可能削弱方法的实用性。
Experiment
实验在两个基准数据集上进行评估：GLUE（自然语言理解任务）和INSTRUCTEVAL（指令跟随任务）。
- 数据集与模型：在GLUE上使用RoBERTa-base模型，在INSTRUCTEVAL上使用LLaMA-2-7B模型，训练数据包括Alpaca数据集。实验对比了LoRA及其变体（如DyLoRA、AdaLoRA、Delta-LoRA）与MELoRA的性能。
- 实验设置：对于GLUE，MELoRA测试了两种参数设置（与LoRA相同参数量及减少8倍参数量）；对于INSTRUCTEVAL，参数量减少36倍以上。超参数n（mini LoRAs数量）和r（每个mini LoRA的秩）通过网格搜索确定。
- 结果分析：在GLUE上，MELoRA在相同参数量下在8个数据集中的7个上优于LoRA，即使参数减少8倍，仍在5个数据集上表现更好；在INSTRUCTEVAL上，MELoRA以36倍更少的参数量在所有任务上均优于基线。论文认为这是由于MELoRA更高的等效秩和更好的泛化能力，尤其在数据量较小的任务（如MRPC、RTE）上提升显著。
- 实验设计评价：实验设置较为全面，涵盖了不同任务类型和模型规模，且通过多组随机种子平均结果以减少随机性。然而，实验未充分探讨MELoRA在更大规模模型或更复杂任务上的表现，数据集选择也偏向常见基准，可能存在过拟合风险。此外，超参数n和r的敏感性分析显示最优值因任务而异，增加了实际应用的复杂性。结果虽然显示性能提升，但提升幅度与参数减少幅度不成正比，需进一步验证其实际意义。
Further Thoughts
MELoRA的并行mini LoRAs设计在理论上提供了秩提升的保证，但在实际应用中可能面临一些挑战，例如超参数调优的复杂性和潜在的计算资源分配问题。进一步思考，是否可以通过自适应方法动态调整n和r的值，以减少人工调参的负担？此外，MELoRA的理念是否可以扩展到其他PEFT方法，如提示学习（Prompt Learning）或适配器（Adapters），以探索更广泛的参数高效微调策略？另一个有趣的方向是，结合量化技术（如QLoRA）与MELoRA，是否能在进一步减少参数的同时保持性能优势？这可能对资源受限环境下的模型部署具有重要意义。同时，考虑到大型模型的scaling laws，MELoRA在超大规模模型上的表现可能会有所不同，未来研究应关注其在更大模型（如GPT-4规模）上的适用性和潜在瓶颈。