Structured Gradient Guidance for Few-Shot Adaptation in Large Language Models

📄 arXiv: 2506.00726v1 📥 PDF

作者: Hongye Zheng, Yichen Wang, Ray Pan, Guiran Liu, Binrong Zhu, Hanlu Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-31

💡 一句话要点

提出结构化梯度引导方法以解决少样本适应问题

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

关键词: 少样本学习 梯度引导 微调方法 自然语言处理 跨任务泛化

📋 核心要点

  1. 现有的微调方法在少样本条件下常常面临任务适应性差和训练不稳定的问题。
  2. 本文提出了一种基于梯度引导的微调方法，通过引入梯度方向一致性和幅度控制的正则化项来优化参数更新。
  3. 实验结果显示，该方法在多个自然语言理解任务中表现优异，提升了平均准确率和梯度稳定性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种在少样本条件下对大型语言模型进行梯度引导微调的方法，旨在提高任务适应性和训练稳定性。该方法基于基础损失函数，引入两个与梯度相关的正则化项，分别用于保持梯度方向一致性和控制梯度幅度，从而支持更高效和稳定的优化路径。此外，方法还结合了梯度对齐机制，以增强跨任务的泛化能力。实验证明，该方法在多种自然语言理解任务中超越了现有微调策略，展现出在低资源环境下的鲁棒性和广泛适用性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在少样本条件下大型语言模型微调的任务适应性和训练稳定性不足的问题。现有方法在数据有限时，容易导致模型性能下降和训练不稳定。

核心思路：提出了一种梯度引导的微调方法，通过引入两个正则化项来引导参数更新，确保更新方向与任务相关并控制更新幅度，从而提高优化过程的稳定性和效率。

技术框架：整体方法包括基础损失函数和两个梯度相关的正则化项，首先确保梯度方向的一致性，然后控制梯度的幅度。此外，加入梯度对齐机制以增强跨任务的泛化能力。

关键创新：最重要的创新在于引入了梯度方向一致性和幅度控制的正则化项，这与传统的微调方法不同，后者通常忽视了梯度的这些特性。

关键设计：在损失函数中，设计了两个正则化项，分别用于保持梯度方向一致性和控制梯度幅度，确保参数更新沿着任务相关的方向进行，避免异常更新。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个自然语言理解任务中显著优于现有微调策略，平均准确率提升幅度达到X%，同时在梯度稳定性和方向一致性方面表现出色，验证了其在低资源环境下的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能对话系统和跨领域知识迁移等。通过提高少样本学习的效果，该方法能够在数据稀缺的场景中有效应用，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

This paper presents a gradient-informed fine-tuning method for large language models under few-shot conditions. The goal is to enhance task adaptability and training stability when data is limited. The method builds on a base loss function and introduces two gradient-related regularization terms. The first enforces gradient direction consistency to guide parameter updates along task-relevant directions and prevent drift. The second controls gradient magnitude to avoid abnormal updates. Together, these components support a more efficient and stable optimization path. To further improve cross-task generalization, the method incorporates a gradient alignment mechanism. This mechanism measures the consistency between optimization directions of the source and target tasks. It enhances fine-tuning performance in multi-task and cross-domain scenarios. Across various natural language understanding tasks, the method outperforms existing fine-tuning strategies in average accuracy, gradient stability, and directional alignment. Empirical evaluations under different sample sizes and domain-specific tasks confirm the method's robustness and broad applicability in low-resource environments. In particular, the method shows clear advantages in controlling parameter update paths. The results demonstrate that a gradient-based fine-tuning framework can effectively leverage the representational power of large language models. It ensures training stability while reducing dependence on large volumes of labeled data.