清华大学联合阿里安全提出D-MoLE框架,多模态大模型持续学习性能提升15%获ICML 2025收录

2025-09-28 08:26:54 7011次浏览

  

本文由清华大学计算机系硕士二年级研究生葛晨笛担任第一作者,其研究方向聚焦于多模态大语言模型、自动机器学习及图机器学习领域。研究团队主要成员包括阿里巴巴集团安全部的樊珈珮、黄龙涛和薛晖,通讯 作者为清华大学朱文武教授和王鑫副研究员。

阿里巴巴集团安全部交互  内容安全团队与清华大学合作的持续多模态指令微调研究成果,近日被机器学习顶级会议ICML 2025收录。本届ICML会议共收到12,107篇投稿,录用率为26.9%。

论文标题:Dynamic Mixture of Curriculum LoRA Experts for Continual Multimodal Instruction Tuning

论文地址:https://arxiv.org/abs/2506.11672

代码链接:https://github.com/gcd19/D-MoLE

一、研究背景

多模态大语言模型(MLLMs)通过整合视觉、语音等模态编码器与文本生成模型,展现出处理多模态数据的卓越能力。然而在实际应用中,预训练的MLLM需要持续适应不断变化的用户需求和任务类型。若直接对新任务进行微调,模型常会出现灾难性遗忘现象,即丧失已掌握的能力。

如何使MLLM在适应新任务的同时保留已有知识,构成了"持续多模态指令微调"(CMIT)这一核心挑战。当前CMIT研究尚处起步阶段,现有持续学习策略主要针对小规模单模态模型设计,在多模态大模型场景下面临两大新挑战:

首先,任务架构冲突问题突出。不同任务对模型各层的依赖程度存在显著差异,统一固定架构难以实现理想适配效果。初步研究表明,在多模态持续学习中,不同任务对Transformer层的敏感度呈现明显差异。例如视觉任务中,部分任务更依赖视觉编码器的浅层,而其他任务则更需语言模型的深层支持。

其次,模态不均衡现象明显。不同任务对图像、文本等模态的依赖程度差异较大,导致训练过程中各模态更新幅度失衡。研究跟踪发现,某些任务以文本模态更新为主,而另一些则偏重视觉模态更新,这种不均衡性会影响整体模型性能。

针对这些挑战,研究团队提出创新性的D-MoLE框架,突破传统固定架构限制,在参数预算约束下实现模型架构的动态调整。该框架能按需在关键层引入LoRA专家模块,精准缓解任务架构冲突;同时采用基于梯度的持续学习课程策略,自动平衡各模态更新比例,实现更均衡的优化。

二、论文摘要

持续多模态指令微调(CMIT)对MLLM适应动态任务需求至关重要。现有方法多采用固定架构设计,难以灵活应对新任务。本研究提出在参数预算受限条件下进行架构动态调整的创新方法,解决了两个关键挑战:任务架构冲突和模态不均衡。

D-MoLE方法包含两大核心模块:动态按层专家分配器可识别任务关键层并分配LoRA专家;基于梯度的跨模态课程机制能动态调整语言模型与模态编码器的更新比例。实验表明,D-MoLE在持续学习评估中表现优异,平均指标 较现有最佳基线提升约15%。

三、方法解读

D-MoLE框架通过动态调整模型结构和学习策略,有效应对持续学习中的挑战。其核心创新包括:

动态分层专家分配器突破常规MoLE方法限制,采用选择性激活策略:保留预训练基础参数,通过门控机制智能激活相关历史LoRA专家,实现高效知识迁移。

基于梯度的跨模态持续课程模块通过"零成本代理评估"判断各模态学习难度,动态分配参数预算。"学习难度"更大的模态获得更多资源,指导专家分配器进行精准部署。

完整工作流程包含快速评估、动态预算分配、精准部署新专家、旧知识导航和针对性训练等环节,确保模型在持续学习中既能快速适应新任务,又能最大限度保留已有知识。

四、实验结果

在包含9个数据集的CMIT基准测试中,D-MoLE在AVG、Last和BWT三项关键指标上均显著领先。与次优方法相比,AVG指标提升15.08%,Last指标提升20.14%,BWT指标从-21.31%大幅改善至-1.49%。

通用能 力评估显示,D-MoLE在保持原始模型基础能力方面表现优异。消融实验证实各组件均对性能 提升具有重要贡献。在训练效率方面,D-MoLE通过选择性参数更新,总训练时间与常规方法相当。

五、业务应用

D-MoLE可有效提升阿里安全多模态审核大模型在交互内容安全场景下的持续适应能力。该技术使模型能够在不影响原有性能的前提下,快速适配新平台或规则,仅需引入少量参数即可完成扩展,显著降低运维成本,提升多任务环境下的灵活性与长期可用性。

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📜优化(seo)——提升🔳排名

seo(search engine optimization)是John 的基础,也是最为常见的网络营销策略之一。seo的核心是通过优化网站的结构、内容和外链等,提高网站在📢中的排名,从而带来更多的自然流量。

关键步骤:

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- 网站优化:包括网站的页面布局、内部链接优化、url规范化等,确保蜘蛛能够顺利抓取你的页面。

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seo的优势在于一旦网站排名提升,带来的流量是长期稳定的,且无需支付额外的广告费用,是非常适合预算有限的站长的推广策略。

社交媒体营销(smm)——打造品牌社交影响力

社交媒体已成为人们日常生活中不可或缺的一部分,微博、微信、抖音、知乎等💞拥有大量的活跃用户群体。通过社交媒体👝推广网站,能够迅速提高品牌曝光度和用户关注度。

关键步骤:

- 选择合适的🚥:根据目标受众群体的特点,选择合适的社交🐸进行内容发布。例如,b2b企业可以重点在linkedin上发力,而b2c企业可以在抖音、快手等🦙发布内容。

内容创作与互动:创造引人入胜的原创内容,利用图文、视频等多种形式吸引用户的关注。同时,与用户进行互动,回答问题,参与讨论,提升用户粘性。

- 定期运营:社交媒体营销并非一蹴而就,持续的内容更新和互动是成功的关键。通过定期发布活动、互动话题等,保持品牌热度。

社交媒体营销的优势在于其传播速度快,一旦内容被用户转发或分享,就能迅速扩展受众群体,有助于提升网站的流量和品牌认知度。

☎营销(sem)——精准流量的快速获取

当seo效果难以在短期内见效时,🏟营销(sem) 就成为了快速获取流量的有效手段。通过百度、google、bing等🧆的广告投放,可以让网站精准地出现在潜在客户的搜索结果中,从而带来更多点击量和潜在转化。

关键步骤:

- 选择关键词:选择精准且具有高转化潜力的关键词,确保投放广告能够触及到正确的目标用户。

- 优化广告文案:广告文案要简洁明了,突出网站的核心优势,吸引用户点击。

- 制定合理预算:根据广告投放的效果,不断调整预算分配,确保广告费用的最大效益。

sem的优势在于其即时性和高效性,一旦广告上线,就可以立刻带来流量,适合于短期内需要快速突破流量瓶颈的站长或企业。

内容营销——通过高质量内容吸引用户

内容营销是一种通过提供有价值的内容,吸引潜在用户、培养用户忠诚度,并最终实现转化的推广手段。相比于传统的广告投放,内容营销更加注重用户体验和品牌价值的传递。

关键步骤:

- 了解目标受众:深入了解目标受众的需求和兴趣,根据他们的痛点创作相关内容。

- 多渠道内容分发:通过博客、行业网站、社交媒体等渠道发布内容,提高内容的曝光度和传播力。

- 持续更新和优化:定期更新内容,保持内容的新鲜感,确保用户在访问网站时能够获得持续的价值。

内容营销的优势在于能够通过长期积累建立品牌的权威性,增加用户的信任度,并为网站带来持续的流量。

合作推广与联盟营销——借力他人流量

如果你希望快速提升网站的流量,不妨考虑通过合作推广或联盟营销来借力打力。与其他相关领域的站点或企业合作,通过交换友情链接、联合营销等方式,互相引流,共享资源。

关键步骤:

- 选择合适的合作伙伴:选择与你的行业相关,且受众群体重叠的站点进行合作。

- 明确合作方式:可以通过友情链接交换、共同举办线上活动、互相推广等方式实现合作。

设定合理的分成机制:对于联盟营销,需要制定清晰的分成机制,确保合作双方都能从中获益。

合作推广的优势在于低成本高效率,通过与他人合作,能够在短时间内借用对方的流量,迅速扩大网站的曝光度。

网络广告与其他付费推广方式

除了sem之外,John 还可以通过display广告(展示广告)、视频广告、原生广告等形式进行。在流量较大的🐮上投放广告,可以带来精准流量,并快速提升网站曝光度。

关键步骤:

选择☃️:选择流量大、受众群体明确的💉进行广告投放,如百度广告、腾讯广告、今日头条等。

- 广告创意与定向:确保广告创意能够引起用户的兴趣,同时通过精准的定向投放,提高广告的转化率。

- 监测与优化:持续跟踪广告效果,分析数据,优化广告投放策略。

网络广告的优势是**即时可见效果**,但需要持续监控和优化,确保广告投入产出比最大化。

总结:

John 并非一项单一的工作,而是需要结合多种策略,利用seo、社交媒体、sem、内容营销、合作推广等手段,综合提升网站的流量和转化率。根据不同的目标和资源,可以选择最适合自己的推广策略,并不断优化调整。

通过合理的推广策略,不仅能够增加网站的流量,还能提升品牌的知名度和用户的忠诚度,最终实现商业目标。希望本文为您的John 之路提供一些参考和帮助,助力您在数字营销的浪潮中脱颖而出。