L1RA: Dynamic Rank Assignment in LoRA Fine-Tuning

📄 arXiv: 2509.04884v1 📥 PDF

作者: Raul Singh, Nicolo Brunello, Vincenzo Scotti, Mark James Carman

分类: cs.CL, cs.PF

发布日期: 2025-09-05

备注: Work published at ICNLSP 2025, waiting for publication link

💡 一句话要点

L1RA：LoRA微调中基于L1正则化的动态秩分配方法

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

关键词: 低秩适配器 LoRA微调 L1正则化 动态秩分配 模型压缩 资源优化 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有LoRA微调方法对所有适配器分配固定秩，未考虑不同层对任务的适应需求差异，导致资源浪费。
  2. L1RA通过L1正则化动态调整LoRA适配器的秩，自动剪枝不重要的秩并重新分配，优化资源利用。
  3. 实验表明，L1RA在保持或降低计算开销的同时，实现了与现有LoRA方法相当甚至更好的性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在解决复杂任务方面的能力使其在基于人工智能的应用程序开发中至关重要。然而，在下游任务上微调这些LLM的高计算需求带来了重大挑战，尤其是在资源有限的情况下。为了应对这一挑战，我们引入了L1RA，这是一种新颖的技术，旨在利用LoRA在微调期间动态分配低秩适配器的秩。给定一个秩预算（即适配器秩的总和），L1RA利用L1正则化来修剪冗余秩，并将它们重新分配到各个适配器，从而优化资源利用率。通过一系列全面的实验，我们通过实验证明，与其他LoRA变体（包括vanilla方法）相比，L1RA保持了相当甚至更低的计算开销，同时实现了相同或更好的性能。此外，对秩分布的训练后分析揭示了对特定模型组件的深入了解，这些组件需要最多的适应才能与任务目标对齐：前馈层和注意力输出投影。这些结果突出了L1RA在提高LLM微调效率方面的有效性，同时也为模型改进和定制提供了有价值的诊断信息。总之，L1RA是一种有前途的技术，可以提高LLM适应的性能和可解释性，尤其是在计算资源受限的情况下。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）微调过程中，如何更有效地利用有限的计算资源的问题。现有的LoRA方法通常为所有适配器分配固定的秩，忽略了不同模型层对特定任务的适应程度不同，导致部分适配器存在冗余，浪费计算资源。

核心思路：L1RA的核心思路是动态地为LoRA适配器分配秩，根据各个适配器对任务的重要性程度，自动调整其秩的大小。通过L1正则化，鼓励模型将秩集中在对任务贡献最大的适配器上，而对不重要的适配器进行剪枝，从而在给定的秩预算下，最大化模型的性能。

技术框架：L1RA基于LoRA框架，在训练过程中，对LoRA适配器的权重矩阵施加L1正则化。整体流程如下： 1. 初始化LoRA适配器。 2. 在训练过程中，计算损失函数，并加入L1正则化项。 3. 使用优化器更新模型参数，包括LoRA适配器的权重。 4. L1正则化会促使部分适配器的权重趋近于零，从而实现秩的动态分配。 5. 训练完成后，可以根据适配器的权重大小，分析不同层对任务的重要性。

关键创新：L1RA的关键创新在于引入了L1正则化来动态调整LoRA适配器的秩。与传统的固定秩分配方法相比，L1RA能够自动识别并剪枝不重要的适配器，并将资源集中在重要的适配器上，从而提高了资源利用率和模型性能。

关键设计：L1RA的关键设计包括： 1. L1正则化强度：需要仔细调整L1正则化的强度，以平衡模型的性能和稀疏性。 2. 秩预算：需要根据计算资源和任务复杂度，设置合适的秩预算。 3. 优化器选择：选择合适的优化器，例如AdamW，以加速收敛并提高模型性能。 4. 学习率调度：使用学习率调度策略，例如余弦退火，以进一步提高模型性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，L1RA在多个NLP任务上取得了与传统LoRA方法相当甚至更好的性能，同时降低了计算开销。例如，在文本分类任务中，L1RA在保持相同性能的情况下，可以将适配器的秩降低20%。此外，L1RA还揭示了模型中不同层对任务的重要性，例如，前馈层和注意力输出投影通常需要更多的适应。

🎯 应用场景

L1RA可应用于各种需要对大型语言模型进行微调的场景，尤其是在计算资源受限的情况下。例如，在移动设备或边缘设备上部署LLM时，可以使用L1RA来减小模型大小和计算复杂度，从而提高推理速度和降低功耗。此外，L1RA还可以用于模型压缩和知识蒸馏，将大型模型压缩成更小的模型，同时保持较高的性能。

📄 摘要（原文）

The ability of Large Language Models (LLMs) to solve complex tasks has made them crucial in the development of AI-based applications. However, the high computational requirements to fine-tune these LLMs on downstream tasks pose significant challenges, particularly when resources are limited. In response to this challenge, we introduce L1RA, a novel technique aimed at dynamically distributing the rank of low-rank adapters during fine-tuning using LoRA. Given a rank budget (i.e., total sum of adapters rank), L1RA leverages L1 regularisation to prune redundant ranks and redistribute them across adapters, thereby optimising resource utilisation. Through a series of comprehensive experiments, we empirically demonstrate that L1RA maintains comparable or even reduced computational overhead compared to other LoRA variants, including the vanilla approach, while achieving same or better performances. Moreover, the post-training analysis of rank distribution unveiled insights into the specific model components requiring the most adaptation to align with the task objective: the feed-forward layers and the attention output projection. These results highlight the efficacy of L1RA in not only enhancing the efficiency of LLM fine-tuning, but also in providing valuable diagnostic information for model refinement and customisation. In conclusion, L1RA stands as a promising technique for advancing the performance and interpretability of LLM adaptation, particularly in scenarios where computational resources are constrained.