QR-LoRA: QR-Based Low-Rank Adaptation for Efficient Fine-Tuning of Large Language Models

📄 arXiv: 2508.21810v1 📥 PDF

作者: Jessica Liang, Anirudh Bharadwaj

分类: cs.LG

发布日期: 2025-08-29

💡 一句话要点

提出QR-LoRA以高效微调大型语言模型

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

关键词: 低秩适应 微调技术 大型语言模型 QR分解 参数效率 自然语言处理 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的微调方法在处理大型语言模型时，参数数量庞大且计算开销高，难以实现高效的适应。
  2. 本文提出QR-LoRA，通过QR分解提取正交基并仅训练标量系数，显著降低了可训练参数数量。
  3. 实验结果显示，QR-LoRA在多个GLUE任务上表现优异，参数数量大幅减少，性能与全微调相当。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）规模的不断扩大，开发参数高效的微调技术变得愈加重要。低秩适应（LoRA）作为一种有前景的方法，通过对预训练权重应用低秩更新来减少可训练参数数量。尽管标准LoRA直接学习更新因子，但一些新变体首先通过对预训练权重进行奇异值分解（SVD）来初始化这些矩阵，这在大型模型上可能代价高昂且难以解释。本文通过QR分解提取预训练权重矩阵的正交基，并将LoRA更新表示为这些基向量的线性组合，仅训练标量系数，从而显著减少参数数量。实验结果表明，QR-LoRA在GLUE任务上与全微调、标准LoRA和SVD-LoRA的性能相当或更优，参数数量仅为601，相较于全微调减少超过1000倍，较典型LoRA减少77倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型微调中参数数量庞大和计算开销高的问题。现有的LoRA方法虽然有效，但在初始化更新矩阵时使用SVD的过程在大型模型上代价高昂且难以解释。

核心思路：论文提出通过QR分解提取预训练权重的正交基，并将LoRA更新表示为这些基向量的线性组合，仅训练标量系数。这种方法不仅减少了可训练参数数量，还为适应过程提供了清晰的结构。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先，使用QR分解提取正交基；其次，构建LoRA更新的线性组合；最后，仅训练这些线性组合的标量系数。

关键创新：最重要的创新点在于使用QR分解替代SVD进行初始化，从而避免了SVD的高计算成本和难以解释的特性。这一方法显著降低了参数数量，同时保持了模型性能。

关键设计：在参数设置上，QR-LoRA仅需601个可训练参数，损失函数设计与传统LoRA相似，但通过正交基的使用，训练过程更加高效。

📊 实验亮点

实验结果表明，QR-LoRA在GLUE任务上与全微调、标准LoRA和SVD-LoRA的性能相当或更优，参数数量仅为601，相较于全微调减少超过1000倍，较典型LoRA减少77倍，展示了其在参数效率上的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和文本生成等。通过高效的微调方法，QR-LoRA能够在资源受限的环境中实现大型语言模型的快速适应，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

The growing scale of Large Language Models (LLMs) has necessitated the development of parameter-efficient fine-tuning techniques. Low-Rank Adaptation (LoRA) has emerged as a promising approach, reducing the number of trainable parameters by applying low-rank updates to pretrained weights. While standard LoRA learns both update factors directly, several recent variants first initialize those matrices via an SVD of the pretrained weights -- an operation that can be expensive on large models and yields singular vectors that are not always easy to interpret. In this work, we extract an orthonormal basis from the pretrained weight matrix using QR decomposition with column pivoting, and then express the LoRA update as a linear combination of these basis vectors -- training only the scalar coefficients, which imposes clear structure on adaptation and drastically reduces parameter count. Experiments across GLUE tasks show that QR-LoRA matches or exceeds the performance of full fine-tuning, standard LoRA, and SVD-LoRA (LoRA with update matrices initialized via singular value decomposition) with as few as 601 parameters -- a reduction of over 1000x compared to full fine-tuning and 77x fewer than typical LoRA setups.