Batched Low-Rank Adaptation of Foundation Models

📄 arXiv: 2312.05677v3 📥 PDF

作者: Yeming Wen, Swarat Chaudhuri

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-12-09 (更新: 2024-04-25)

备注: 16 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出FLoRA框架，通过批量低秩适配实现高效的个性化模型服务。

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

关键词: 低秩适配 模型微调 批量处理 个性化模型 实时服务

📋 核心要点

  1. 现有LoRA方法在实时服务场景中，无法高效处理大量用户个性化任务，导致性能瓶颈。
  2. FLoRA框架允许小批量中的每个输入样本拥有独立的低秩适配权重，实现异构请求的批量处理。
  3. 实验表明，FLoRA在代码生成和多语言语音识别任务上，保持了LoRA的性能优势。

📝 摘要（中文）

低秩适配(LoRA)通过引入可训练的低秩矩阵来微调基础模型，从而减少可训练参数的数量，最近受到了广泛关注。虽然LoRA具有许多优点，但由于其无法有效处理多个特定于任务的适配器，因此限制了其在为多样化和全球用户群提供实时服务方面的适用性。这在需要为每个传入请求进行个性化、特定于任务的适配的场景中造成了性能瓶颈。为了缓解这一限制，我们引入了Fast LoRA (FLoRA)，这是一个框架，其中小批量中的每个输入示例都可以与其唯一的低秩适配权重相关联，从而可以有效地批量处理异构请求。我们通过实验证明，FLoRA保留了LoRA的性能优势，在涵盖8种语言的MultiPL-E代码生成基准测试和跨6种语言的多语言语音识别任务中展示了具有竞争力的结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LoRA在实时服务场景下，无法高效处理大量个性化任务的问题。传统的LoRA方法需要为每个任务或用户维护一个独立的适配器，这在用户数量巨大或者任务类型繁多的情况下，会带来巨大的存储和计算开销，从而限制了其在实际应用中的部署。

核心思路：FLoRA的核心思路是允许在一个mini-batch中，每个样本都使用不同的LoRA权重。这样，就可以将多个不同任务或用户的请求打包到一个batch中进行处理，从而提高GPU的利用率和吞吐量。这种方法避免了为每个请求单独加载和切换LoRA适配器的开销。

技术框架：FLoRA框架主要包含以下几个部分：首先，对于每个输入样本，都关联一个唯一的LoRA权重。然后，将这些样本打包成一个mini-batch。在模型前向传播过程中，每个样本都使用其对应的LoRA权重进行计算。最后，通过反向传播算法更新LoRA权重。整个过程可以看作是在一个batch中并行地进行多个LoRA适配器的微调。

关键创新：FLoRA最重要的创新点在于其能够在一个batch中处理多个不同的LoRA适配器。与传统的LoRA方法相比，FLoRA不需要为每个任务或用户单独加载和切换适配器，从而大大提高了推理效率。此外，FLoRA还能够更好地利用GPU的并行计算能力，进一步提升了吞吐量。

关键设计：FLoRA的关键设计在于如何高效地管理和使用多个LoRA权重。一种可能的实现方式是使用一个大的权重矩阵，其中每一行对应一个LoRA权重。在模型前向传播过程中，根据样本的索引从权重矩阵中选择对应的LoRA权重。此外，FLoRA还可以结合一些优化技术，例如权重共享或者权重压缩，来进一步减少存储开销。

📊 实验亮点

实验结果表明，FLoRA在MultiPL-E代码生成基准测试和多语言语音识别任务上，取得了与LoRA相当的性能。这意味着FLoRA在保持模型性能的同时，显著提高了推理效率。具体来说，FLoRA能够在一个batch中处理多个不同的LoRA适配器，从而避免了频繁加载和切换适配器的开销。

🎯 应用场景

FLoRA框架适用于需要为大量用户提供个性化服务的场景，例如个性化推荐、定制化内容生成、以及多语言语音助手等。该方法能够显著提高模型服务的吞吐量和效率，降低部署成本，并为未来的个性化模型研究提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Low-Rank Adaptation (LoRA) has recently gained attention for fine-tuning foundation models by incorporating trainable low-rank matrices, thereby reducing the number of trainable parameters. While LoRA offers numerous advantages, its applicability for real-time serving to a diverse and global user base is constrained by its incapability to handle multiple task-specific adapters efficiently. This imposes a performance bottleneck in scenarios requiring personalized, task-specific adaptations for each incoming request. To mitigate this constraint, we introduce Fast LoRA (FLoRA), a framework in which each input example in a minibatch can be associated with its unique low-rank adaptation weights, allowing for efficient batching of heterogeneous requests. We empirically demonstrate that FLoRA retains the performance merits of LoRA, showcasing competitive results on the MultiPL-E code generation benchmark spanning over 8 languages and a multilingual speech recognition task across 6 languages.