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新突破获ICML 2025收录

2025-09-29 03:41:06 7746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开展的持续多模态指令微调研究,其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

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需要不断适应新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,即丧失先前习得的能力。

如何使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挑战:

1. 任务架构冲突:不同任务对模型各层级的依赖程度存在显著差异,固定架构难以实现理想适配效果。初步研究表明,视觉任务对模型浅层或深层的依赖呈现明显分化。

2. 模态不均衡: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。

针对这些挑战,研究团队提出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。该框架通过按需引入LoRA专家模块缓解架构冲突,并采用基于梯度的持续学习课程策略平衡模态更新。

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。本研究提出参数预算约束下的架构动态调整方法,重点解决架构冲突和模态不  均衡两大挑战。

D-MoLE框架包含两大核心模块:动态分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。实验显示,D-MoLE在持续学习评估中平均指标较基线提升约15%。

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。其创新性体现在:

1. 动态分层专家分配器: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。

2. 跨模态持续课程:通过零成本代理评估各模态学习难度,动态分配参数预算,优先支持挑战更大的模态。

工作流程包括:快速评估任务需求、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步骤,实现高效持续学习。

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%。通用能力评估显示D-MoLE能更好保持模型原有能力。

消融实验验证了各组件的重要性,训练效率分析表明D-MoLE在保持性能优势的同时,训练时间与普通LoRA微调相当。

业务应用

D-MoLE可提升阿里安全多模态审核模型的持续适应能力,支持多平台差异化审核规则的动态更新。通过引入少量参数即可完成扩展,显著降低运维成本,增强模型在多任务环境中的灵活性和长期可用性。

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