SSMLoRA: Enhancing Low-Rank Adaptation with State Space Model

📄 arXiv: 2502.04958v1 📥 PDF

作者: Jiayang Yu, Yihang Zhang, Bin Wang, Peiqin Lin, Yongkang Liu, Shi Feng

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-07

备注: Has been accepted by NAACL 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SSMLoRA，利用状态空间模型增强低秩适应，提升参数效率。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 参数高效微调 低秩适应 状态空间模型 语言模型 GLUE基准

📋 核心要点

  1. 现有LoRA方法在模型不同位置插入时性能差异大，存在参数冗余和效率低下的问题。
  2. SSMLoRA通过引入状态空间模型（SSM）连接低秩矩阵，实现更稀疏的插入，提升参数利用率。
  3. 实验表明，SSMLoRA在GLUE基准上达到与LoRA相当的性能，但参数量仅为LoRA的一半。

📝 摘要（中文）

微调是使语言模型适应特定下游任务的关键方法，但随着模型规模的增大，更新所有模型参数变得不切实际。参数高效微调（PEFT）方法，如低秩适应（LoRA），通过在预训练权重矩阵中引入额外的适应参数来解决这一挑战。然而，LoRA的性能在模型中的不同插入点之间有所不同，这突显了由于不必要的插入而导致的潜在参数效率低下。为此，我们提出了SSMLoRA（状态空间模型低秩适应），它是LoRA的扩展，它结合了状态空间模型（SSM）来互连低秩矩阵。SSMLoRA确保即使在更稀疏的插入情况下也能保持性能。SSMLoRA允许模型不仅将输入映射到低秩空间以更好地提取特征，还可以利用来自先前低秩空间的计算。我们的方法在通用语言理解评估（GLUE）基准上实现了与LoRA相当的性能，同时仅使用一半的参数。此外，由于其结构，SSMLoRA在处理具有更长输入序列的任务中显示出潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有LoRA方法虽然能有效进行参数高效微调，但其性能受插入位置影响较大，在某些位置的插入可能带来性能提升不大，导致参数效率不高。因此，如何更有效地利用有限的参数进行微调，是本文要解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是利用状态空间模型（SSM）来连接不同的低秩矩阵。通过SSM，模型可以利用先前低秩空间的计算结果，从而在更稀疏的插入位置也能保持甚至提升性能。这种设计旨在提高参数利用率，减少冗余参数。

技术框架：SSMLoRA在LoRA的基础上，引入了状态空间模型（SSM）来连接不同的LoRA模块。具体来说，就是在多个LoRA模块之间，通过SSM传递信息，使得每个LoRA模块不仅处理当前输入，还能利用之前LoRA模块的计算结果。整体框架仍然是基于Transformer的语言模型，只是在LoRA模块之间增加了SSM连接。

关键创新：SSMLoRA的关键创新在于使用状态空间模型（SSM）来连接低秩矩阵。这种连接方式使得模型能够利用先前低秩空间的计算结果，从而在更稀疏的插入位置也能保持性能。这与传统的LoRA方法不同，传统LoRA方法各个模块之间是独立的，没有信息传递。

关键设计：SSMLoRA的关键设计包括SSM的具体结构和LoRA模块的插入位置。SSM的具体结构可能采用不同的变体，例如Mamba等。LoRA模块的插入位置需要根据具体任务进行调整，以达到最佳性能。此外，损失函数与LoRA保持一致，仍然是基于交叉熵损失。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果表明，SSMLoRA在GLUE基准上实现了与LoRA相当的性能，但参数量仅为LoRA的一半。这意味着SSMLoRA在保持性能的同时，显著提高了参数效率。此外，论文还提到SSMLoRA在处理长序列任务中显示出潜力，但未提供具体实验数据。

🎯 应用场景

SSMLoRA具有广泛的应用前景，尤其是在资源受限的场景下，例如移动设备或边缘计算。它可以用于各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。由于其处理长序列的潜力，SSMLoRA在处理长文本或对话等任务中也具有优势。未来，SSMLoRA可以进一步扩展到其他领域，如计算机视觉和语音识别。

📄 摘要（原文）

Fine-tuning is a key approach for adapting language models to specific downstream tasks, but updating all model parameters becomes impractical as model sizes increase. Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) methods, such as Low-Rank Adaptation (LoRA), address this challenge by introducing additional adaptation parameters into pre-trained weight matrices. However, LoRA's performance varies across different insertion points within the model, highlighting potential parameter inefficiency due to unnecessary insertions. To this end, we propose SSMLoRA (State Space Model Low-Rank Adaptation), an extension of LoRA that incorporates a State Space Model (SSM) to interconnect low-rank matrices. SSMLoRA ensures that performance is maintained even with sparser insertions. SSMLoRA allows the model to not only map inputs to a low-rank space for better feature extraction but also leverage the computations from the previous low-rank space. Our method achieves comparable performance to LoRA on the General Language Understanding Evaluation (GLUE) benchmark while using only half the parameters. Additionally, due to its structure, SSMLoRA shows promise in handling tasks with longer input sequences. .You can find our code here:https://github.com/yuhkalhic/SSMLoRA.