神经网络Transformer架构中的低秩适应 神经网络Transformer架构中的低秩适应是一种参数高效微调技术，专注于在保持预训练模型核心参数不变的情况下，通过引入少量可训练参数实现对模型行为的有效调整。该方法的核心思想是利用低秩矩阵分解来近似参数更新过程，显著降低计算和存储需求。 低秩适应的理论基础源于矩阵分解的数学原理。在神经网络中，权重矩阵的更新通常可以分解为两个低秩矩阵的乘积，即ΔW = BA，其中B和A的秩远小于原始权重矩阵W的秩。这种分解使得需要训练的参数量大幅减少，同时仍能捕捉到足够复杂的特征变换。具体实现时，会在Transformer的每个线性层旁并行插入适配器层，这些适配器层就是由低秩矩阵构成的可训练模块。 低秩适应的实现细节包含三个关键设计维度：适配器插入位置、秩的选择和缩放系数的设置。在Transformer架构中，适配器通常插入在多头注意力模块和前馈网络的线性变换之后。秩的大小决定了适配器的表达能力，一般通过超参数搜索确定最优值。缩放系数则用于控制适配器输出对原始输出的影响程度，这个系数可以是固定值，也可以是可学习的参数。 低秩适应的优势主要体现在四个方面：参数效率极高，通常只需训练原模型参数的0.01%-1%；训练速度快，因为只需要计算低秩矩阵的梯度；内存占用少，特别适合资源受限的环境；具备模块化特性，不同的适配器可以在同一基础模型上实现多任务学习而互不干扰。 该方法在实践中的应用涉及完整的微调流程。首先保持预训练模型参数冻结，然后初始化低秩矩阵A和B，其中A通常使用随机高斯初始化，B初始化为零矩阵以确保训练起始时适配器输出为零。训练过程中仅更新这些低秩参数，同时通过梯度检查点等技术进一步优化内存使用。训练完成后，适配器可以单独保存，在不同任务间灵活切换。 低秩适应的扩展变体包括多层适配器结构和组合适配器策略。多层适配器在单个Transformer块内多个位置插入适配器，增强调整粒度。组合适配器则通过加权求和等方式整合多个任务的适配器，实现知识共享和迁移。这些扩展进一步提升了方法的灵活性和性能。 低秩适应的应用场景覆盖了自然语言处理、计算机视觉和多模态学习等领域。在资源受限的部署环境中，该方法能够实现大规模模型的轻量级定制；在持续学习场景中，通过保存不同任务的适配器避免灾难性遗忘；在领域自适应任务中，快速适配新领域而无需全参数微调。