阿里安全联合清华提出D-MoLE框架,动态混合课程LoRA专家实现多模态大模型持续进化,ICML 2025入选研究破解灾难性遗忘难题

2025-09-29 02:10:13 2893次浏览

  

本文第一作者为清华大学计算机系硕士生葛晨笛,主要研究方向涵盖多模态大语言模型、自动化机器学习及图机器学习领域。该研究由阿里巴巴集团安全部的樊珈珮、黄龙涛和薛晖共同参与完成,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,其成果成功入选机器学习顶级会议ICML 2025。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。然而实际应用中,预训练模型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,即模型丧失原有能力。

如何使MLLM在适应新任务的同时保留已有知识,这一挑战被称为"持续多模态指令微调"(CMIT)。当前CMIT研究尚处起步阶段,现有持续学习策略主要针对单模态小模型设计,在多模态大模型场景下面临两大新挑战:

首先是任务架构冲突问题。不同任务对模型各层的依赖程度存在差异,固定架构难以实现理想适配效果。初步研究表明,在多模态持续学习中,不同任务对Transformer层的敏感度显著不同。例如某些视觉任务更依赖视觉编码器的浅层,而其他任务则更依赖语言模型的深层。

其次是模态不均衡问题。不同任务对各模态的依赖程度差异较大,导致训练过程中模态更新不平衡。研究数据显示,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D-MoLE框架,在参数预算受限条件下实现模型架构的动态调整。该方法能按需在关键层引入LoRA专家模块,缓解架构冲突;同时通过基于梯度的持续学习课程策略,自动平衡各模态更新比例。

论文摘要

持续多模态指令微调对MLLM适应动态任务需求至关重要。现有方法多采用固定架构,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框架包含两大核心模块: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在持续学习评估中平均性能提升约15%,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通过动态调整模型结构和学习策略应对持续学习挑战。其核心组件包括动态分层专家分配器和跨模态持续课程机制。

动态分层专家分配器在常规MoLE基础上进行创新,通过门控机制智能激活相关历史LoRA专家,实现知识迁移同时避免干扰。该策略能在参数受限条件下高效适应新任务并保留已有知识。

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敏感度,动态分配参数预算。学习难度更大的模态将获得更多资源,从而缓解模态不均衡问题。

完整工作流程包括:快速评估任务需求、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六个步骤。这种动态自适应策略使模型能在持续学习 中兼顾新知识获取和旧知识保留。

实验结果

研究团队构建了包含9个数据集的CMIT基准,采用InternVL2-2B作为预训练模型。评估指标显示,D-MoLE在AVG、Last和BWT三个关键指标上均显著优于基线方法,平均性能提升约15.08%,遗忘率大幅改善。

通用能力测试表明,D-MoLE在适应新任务的同时能更好保持原有基础能力。消融实验验证了各组件的重要性,训练效率分析显示D-MoLE的计算开销与常规方法相当。

业务应用

D-MoLE可提升阿里安全多模态审核大模型的持续适应能力。该技术使模型能在不影响原有功能的前提下,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可用性。

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