DropLoRA: Sparse Low-Rank Adaptation for Parameter-Efficient Fine-Tuning

📄 arXiv: 2508.17337v1 📥 PDF

作者: Haojie Zhang

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-08-24

备注: 8 pages

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出DropLoRA以解决低秩适应方法性能不足问题

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

关键词: 低秩适应 参数高效微调 动态子空间学习 剪枝方法 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有的LoRA方法在低秩更新方面存在性能不足的问题，导致下游任务效果不佳。
  2. DropLoRA通过在低秩矩阵之间引入剪枝模块，实现动态子空间学习，从而克服传统方法的局限性。
  3. 实验结果显示，DropLoRA在多个大型语言模型任务中表现优异，超越了LoRA，提升幅度显著。

📝 摘要（中文）

基于LoRA的大型模型参数高效微调（PEFT）方法使用低秩分解来近似模型参数的更新。然而，与全参数微调相比，低秩更新在下游任务中往往导致性能差距。为了解决这一问题，我们提出了DropLoRA，这是一种新颖的基于剪枝的方法，专注于剪枝秩维度。与传统方法不同，DropLoRA在LoRA的两个低秩矩阵之间创新性地集成了剪枝模块，以模拟动态子空间学习。这种动态低秩子空间学习使DropLoRA能够克服传统LoRA在静态子空间内的局限性。通过持续适应学习子空间，DropLoRA显著提升了性能，而没有增加额外的训练或推理成本。实验结果表明，DropLoRA在微调LLaMA系列模型时，在常识推理、数学推理、代码生成和指令跟随等多种大型语言模型生成任务中，始终优于LoRA。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是现有LoRA方法在低秩适应中导致的性能不足，尤其是在下游任务中的表现差距。传统的低秩更新方法无法有效捕捉模型参数的动态变化，限制了模型的适应能力。

核心思路：DropLoRA的核心思路是通过在两个低秩矩阵之间引入剪枝模块，模拟动态子空间学习。这种设计允许模型在微调过程中不断调整学习子空间，从而提高模型的表现。

技术框架：DropLoRA的整体架构包括一个剪枝模块和两个低秩矩阵。剪枝模块负责动态调整低秩矩阵的秩维度，以适应不同的任务需求。整个流程包括初始低秩矩阵的生成、剪枝模块的应用以及最终模型的微调。

关键创新：DropLoRA的最重要创新在于引入了动态子空间学习机制，通过剪枝模块实现对低秩矩阵的动态调整。这一创新与传统的静态低秩方法形成鲜明对比，使得模型能够更灵活地适应不同的任务。

关键设计：在DropLoRA中，剪枝模块的设计至关重要，具体参数设置和损失函数的选择也影响模型的微调效果。论文中详细描述了剪枝策略和低秩矩阵的构建方法，以确保模型在训练和推理过程中保持高效性。

📊 实验亮点

实验结果表明，DropLoRA在微调LLaMA系列模型时，性能显著优于传统的LoRA方法。在常识推理、数学推理、代码生成和指令跟随等任务中，DropLoRA的表现提升幅度达到XX%，具体性能数据在论文中详细列出。

🎯 应用场景

DropLoRA的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要高效微调大型语言模型的场景中，如自然语言处理、对话系统和智能助手等。其动态子空间学习机制能够提高模型在特定任务上的适应性，未来可能推动更多高效的模型微调技术的发展。

📄 摘要（原文）

LoRA-based large model parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods use low-rank de- composition to approximate updates to model parameters. However, compared to full- parameter fine-tuning, low-rank updates often lead to a performance gap in downstream tasks. To address this, we introduce DropLoRA, a novel pruning-based approach that focuses on pruning the rank dimension. Unlike conven- tional methods that attempt to overcome the low-rank bottleneck, DropLoRA innovatively integrates a pruning module between the two low-rank matrices in LoRA to simulate dy- namic subspace learning. This dynamic low- rank subspace learning allows DropLoRA to overcome the limitations of traditional LoRA, which operates within a static subspace. By continuously adapting the learning subspace, DropLoRA significantly boosts performance without incurring additional training or infer- ence costs. Our experimental results demon- strate that DropLoRA consistently outperforms LoRA in fine-tuning the LLaMA series across a wide range of large language model gener- ation tasks, including commonsense reason- ing, mathematical reasoning, code generation, and instruction-following. Our code is avail- able at https://github.com/TayeeChang/DropLoRA.