DR-LoRA: Dynamic Rank LoRA for Mixture-of-Experts Adaptation

📄 arXiv: 2601.04823v1 📥 PDF

作者: Guanzhi Deng, Bo Li, Ronghao Chen, Huacan Wang, Linqi Song, Lijie Wen

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2026-01-08

💡 一句话要点

DR-LoRA：动态调整专家LoRA秩，提升MoE模型微调效率

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

关键词: 混合专家模型 参数高效微调 LoRA 动态秩调整 专家路由 显著性评分 大语言模型

📋 核心要点

  1. 现有MoE模型微调方法为所有专家分配相同LoRA秩，忽略了专家间的差异性和任务相关性。
  2. DR-LoRA通过专家显著性评分动态调整LoRA秩，使模型能够根据任务需求自适应地分配参数。
  3. 实验表明，DR-LoRA在相同参数预算下，性能优于标准LoRA和静态分配策略，参数利用率更高。

📝 摘要（中文）

混合专家模型(MoE)已成为扩展大型语言模型(LLMs)的重要范式。参数高效微调(PEFT)，如LoRA，被广泛用于将预训练的MoE LLM适配到下游任务。然而，现有方法为所有专家分配相同的LoRA秩，忽略了MoE LLM内部固有的功能专业化。这种统一分配导致资源错配，与任务相关的专家资源不足，而不太相关的专家则获得冗余参数。我们提出了一个名为DR-LoRA的动态秩LoRA框架，该框架在微调期间根据任务特定需求动态增长专家LoRA秩。DR-LoRA采用专家显著性评分机制，该机制整合了专家路由频率和LoRA秩重要性，以量化每个专家对额外容量的需求。具有较高显著性分数的专家优先进行秩扩展，从而能够自动形成针对目标任务量身定制的异构秩分布。在多个基准上的实验表明，在相同的参数预算下，DR-LoRA始终优于标准LoRA和静态分配策略，以更高效的参数利用率实现卓越的任务性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有MoE模型在进行参数高效微调时，通常采用LoRA等方法。然而，这些方法为所有专家分配相同的LoRA秩，忽略了不同专家在处理特定任务时的重要性差异。这种静态分配方式导致资源分配不均，重要专家可能欠分配，而不太重要的专家则过度分配，从而限制了模型的性能提升。

核心思路：DR-LoRA的核心思想是根据每个专家对特定任务的贡献程度，动态地调整其LoRA秩。通过引入专家显著性评分机制，量化每个专家对额外容量的需求，并优先扩展显著性较高的专家的秩。这样可以使模型能够根据任务需求自适应地分配参数，从而提高参数利用率和整体性能。

技术框架：DR-LoRA框架主要包含以下几个关键模块：1) 专家路由频率统计：记录每个专家在处理特定任务时的路由频率，反映了专家对该任务的参与程度。2) LoRA秩重要性评估：评估不同LoRA秩对专家性能的影响，为动态调整提供依据。3) 专家显著性评分：综合考虑专家路由频率和LoRA秩重要性，计算每个专家的显著性得分，用于指导秩的动态调整。4) 动态秩调整：根据专家显著性得分，优先扩展显著性较高的专家的LoRA秩，实现参数的自适应分配。

关键创新：DR-LoRA的关键创新在于提出了动态调整专家LoRA秩的机制，打破了传统PEFT方法中静态分配参数的局限性。通过专家显著性评分，模型能够自动识别并优先优化对任务贡献更大的专家，从而实现更高效的参数利用和性能提升。

关键设计：专家显著性评分是DR-LoRA的关键设计之一。该评分综合考虑了专家路由频率和LoRA秩重要性，具体计算方式可能涉及加权平均或其他组合方式。此外，动态秩调整策略也至关重要，需要合理设置秩扩展的步长、频率和上限，以避免过度拟合或欠拟合。损失函数方面，DR-LoRA可以使用标准的交叉熵损失或其他适用于特定任务的损失函数。

📊 实验亮点

实验结果表明，DR-LoRA在多个基准测试中均优于标准LoRA和静态分配策略。在相同参数预算下，DR-LoRA能够实现更高的任务性能，例如在XXX数据集上，DR-LoRA相比标准LoRA提升了X%，证明了其在参数利用率和性能提升方面的优势。这些结果验证了DR-LoRA动态调整专家LoRA秩的有效性。

🎯 应用场景

DR-LoRA可应用于各种基于MoE的LLM的微调场景，尤其适用于任务特性差异较大的情况。例如，在多任务学习、领域自适应等场景下，DR-LoRA能够根据不同任务的需求，动态调整专家参数，提升模型在各个任务上的表现。此外，DR-LoRA还有助于降低模型微调的计算成本，提高参数利用率，从而加速LLM的部署和应用。

📄 摘要（原文）

Mixture-of-Experts (MoE) has become a prominent paradigm for scaling Large Language Models (LLMs). Parameter-efficient fine-tuning (PEFT), such as LoRA, is widely adopted to adapt pretrained MoE LLMs to downstream tasks. However, existing approaches assign identical LoRA ranks to all experts, overlooking the intrinsic functional specialization within MoE LLMs. This uniform allocation leads to resource mismatch, task-relevant experts are under-provisioned while less relevant ones receive redundant parameters. We propose a Dynamic Rank LoRA framework named DR-LoRA, which dynamically grows expert LoRA ranks during fine-tuning based on task-specific demands. DR-LoRA employs an Expert Saliency Scoring mechanism that integrates expert routing frequency and LoRA rank importance to quantify each expert's demand for additional capacity. Experts with higher saliency scores are prioritized for rank expansion, enabling the automatic formation of a heterogeneous rank distribution tailored to the target task. Experiments on multiple benchmarks demonstrate that DR-LoRA consistently outperforms standard LoRA and static allocation strategies under the same parameter budget, achieving superior task performance with more efficient parameter utilization.