阿里安全联合清华发布D-MoLE框架,动态混合专家模型实现多模态大语言模型持续学习性能提升15%

2025-09-28 10:30:52 3136次浏览

  

本论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,主要研究方向涵盖多模态大语言模型、自动机器学习及图机器学习。研究团队核心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,近期被机器学习领域顶级会议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

代码仓库: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:

首先是任务架构冲突问题。我们在初步研究中发现,不同多模态任务对Transformer各层的依赖程度存在显著差异。例如某些视觉任务更依赖视觉编码器的浅层特征,而另一些则更依赖语言模型的深层表示。这种差异性使得固定架构策略难以兼顾所有任务需求,导致部分层参数冗余或更新不足。

其次是模态不均衡问题。研究发现不同任务对图像、文本等模态的依赖程度差异明显,导致训练过程中各模态参数更新幅度不均衡。有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,这种不平衡性会影响模型整体性能。

针对这些挑战,我们提出了D-MoLE框架,突破传统固定架构思路,在参数预算约束下实现模型架构的动态调整。该框架能根据任务需求在关键层引入LoRA专家模块,精准缓解架构冲突;同时通过基于梯度的持续学习课程策略,自动平衡各模态的更新比例,实现更均衡的优化。

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。我们首次探索了在参数预算约束下进行架构动态调整的研究方向,并提出D-MoLE方法解决由此产生的两大挑战:任务架构冲突和模态不均衡。

D-MoLE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则根据任务难度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(AVG)较最优基线提升约15%,是首个从架构演化角度系统研究MLLM持续学习的工作。

方法创新

D-MoLE框架通过动态调整模型结构和学习策略,有效解决持续学习中的关键问题。其创新性主要体现在:

动态分层专家分配器突破了传统MoLE方法的局限,采用三层式设计:保留冻结的预训练参数作为通用基础;通过门控机制激活相关历史LoRA专家实现知识迁移;仅为新任务部署必要的新专家模块。这种选择性策略在参数预算约束下实现了高效的知识保留与迁移。

基于梯度的跨模态持续课程模块创新性地采用"零成本代理评估"判断各模态对新任务的学习难度,据此动态分配参数预算。学习难度更大的模态将获得更多资源,指导专家分配器进行精准部署。

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%。通用能力测试表明D-MoLE能更好地保持模型原有基础能力 ,训练效率也与常规LoRA微调相当。

应用价值

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,仅通过引入少量参数即可快速适配新平台或规则,显著降低运维成本,增强模型在多任务环境中的灵活性与长期可用性。

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- 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。

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