阿里安全联合清华研发D-MoLE框架破解多模态大模型持续学习难题,动态混合课程LoRA专家实现15%性能提升并获ICML 2025收录

2025-09-29 06:13:28 9914次浏览

  

本文第一作者葛晨笛是清华大学计算机系硕士二年级研究生,主要研究方向包括多模态大语言模型、自动机器学习和图机器学习。研究团队核心成员还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开展的持续多模态指令微调研究,其成果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

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,展现出强大的多模态数据处理能力。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。直接针对新任务进行微调往往会导致灾难性遗忘现象,即模型丢失已掌握的能力。

如何让MLLM持续适应新任务同时保留已有知识,构成了"持续多模态指令微调"(CMIT)这一核心挑战。当前CMIT研究尚处于起步阶段,传统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个新挑战:

首先是任务架构冲突问题。不同任务对模型各层次的依赖程度存在差异,固定架构难以实现理想适配效果。初步研究发现,在多模态任务持续学习中,不同任务对Transformer层的敏感度存在明显差异。例如某些视觉任务更依赖视觉编码器的浅层,而另一些则更依赖语言模型的深层。

其次是模态不均衡问题。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不平衡。研究观察到,部分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性能。

针对这些挑战,研究团队提出了D-MoLE框架,在参数预算可控条件下实现模型架构的动态调整。该方法能够在关键层按需引入LoRA专家模块,缓解任务架构冲突;同时通过基于梯度的持续学习课程策略,自动平衡不同模态模块的更新比例。

论文摘要

持续多模态指令微调(CMIT)对MLLM适应变化的任务需求至关重要。现有方法大多依赖固定架构,难以灵活应对新任务。本研究提出的D-MoLE方法实现了参数预算受限条件下的架构动态调整,解决了两个关键挑战:任务架构冲突和模态不均衡。

D-MoLE包含两个核心模块:动态按层专家分配器识别关键层并分配LoRA专家;基于梯度的跨模态课程机制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在持续学习评估中平均指标提升约15%,这是首个从架构演化角度 系统研究MLLM持续学习的工作。

方法解读

D-MoLE框架通过动态调整模型结构和学习策略,解决持续学习中的任务架构冲突和模态不平衡问题。主要包含动态分层专家分配器和基于梯度的跨模态持续课程两大组件。

动态分层专家分配器在常规MoLE基础上进行创新:保留通用基础参数;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。 

跨模态持续课程模块通过"零成本代理评估"判断各模态对新任务的学习难度,动态分配参数预算。学习难度大的模态获得更多预算,指导专家分配器在关键层放置LoRA专家。

整体工作流程包括:快速评估新任务需求、动态分配参数预算、精准部署新专家、利用旧知识导航、针对性训练和推理应用。这一系列策略使模型在持续学习中既能有效获取新知识,又能最大限度保留已有能力。

实验结果

研究构建了包含9个数据集的CMIT基准,采用InternVL2-2B作为预训练模型。评估指标包括平均性能(AVG)、最终性能(Last)和向后迁移(BWT)。

结果显示,D-MoLE在所有指标上均显著优于基线方法。与次优方法相比,AVG提升15.08%,Last提升20.14%,BWT从-21.31%改善至-1.49%。在通用能力评估中,D-MoLE也表现出色,接近原始预训练模型水平。

消融实验证实了各组件的重要性:多模态协同适应、跨模态课程和动态专家分配都对性能提升起到关键作用。在训练效率方面,D-MoLE与常规LoRA微调相当,甚至更优。

业务应用

D-MoLE可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。该模型需要支持多平台图文审核,且各平台规则存在差异并持续变化。

通过D-MoLE,模型能够在不影响原有能力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,大幅降低运维成本,提升多任务、多平台环境中的灵活性与长期可用性。

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总结:

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