Block Circulant Adapter for Large Language Models

📄 arXiv: 2505.00582v2 📥 PDF

作者: Xinyu Ding, Meiqi Wang, Siyu Liao, Zhongfeng Wang

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-05-01 (更新: 2025-07-15)

备注: to appear in Proceedings of the 2025 International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-2025)

💡 一句话要点

提出基于块循环矩阵的适配器以降低大语言模型微调成本

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 微调 块循环矩阵 傅里叶变换 计算效率 参数优化 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型微调方法面临巨大的存储和计算成本，限制了其在下游任务中的应用。
  2. 本文提出了一种基于块循环矩阵的微调方法，利用傅里叶变换的特性来减少参数和计算量。
  3. 实验结果显示，该方法在参数和计算量上显著优于现有方法，同时保持了良好的任务性能。

📝 摘要（中文）

微调大型语言模型（LLMs）因其庞大的模型规模而变得困难。近期基于傅里叶域的方法显示出降低微调成本的潜力。我们提出了一种基于块循环矩阵的微调方法，结合稳定的训练启发式，利用循环矩阵和一维傅里叶变换的特性，降低存储和计算成本。实验表明，我们的方法在参数数量上比VeRA少14倍，比LoRA少16倍，比FourierFT少32倍，同时保持接近或更好的任务性能。我们的方法为在频域中微调大型模型提供了一种有前景的方式。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型微调过程中的高存储和计算成本问题。现有的微调方法如VeRA和LoRA在参数和计算效率上存在不足，限制了其应用范围。

核心思路：我们提出了一种基于块循环矩阵的微调方法，通过利用循环矩阵的数学特性和一维傅里叶变换，显著降低了模型的参数数量和计算复杂度。这样的设计使得在保持模型性能的同时，能够有效减少资源消耗。

技术框架：该方法的整体架构包括数据预处理、块循环矩阵构建、傅里叶变换应用和模型训练四个主要模块。首先，通过傅里叶变换将模型参数转化为频域表示，然后利用块循环矩阵进行高效的参数更新。

关键创新：本文的主要创新在于引入块循环矩阵作为微调的核心机制，这一设计与传统的微调方法有本质区别，能够在不牺牲性能的情况下大幅度降低计算和存储需求。

关键设计：在参数设置上，我们采用了稳定的训练启发式，确保训练过程的收敛性和稳定性。同时，损失函数设计上考虑了模型性能与计算效率的平衡，确保在微调过程中能够有效利用资源。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的方法在参数数量上比VeRA少14倍，比LoRA少16倍，比FourierFT少32倍，且在任务性能上保持接近或更优。这些结果展示了该方法在降低微调成本方面的显著优势，具有良好的实用性和推广潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和文本生成等任务。通过降低微调成本，研究成果可以使得大型语言模型在资源受限的环境中得到更广泛的应用，推动智能应用的发展。未来，该方法也可能扩展到其他类型的深度学习模型微调中，具有重要的实际价值和影响。

📄 摘要（原文）

Fine-tuning large language models (LLMs) is difficult due to their huge model size. Recent Fourier domain-based methods show potential for reducing fine-tuning costs. We propose a block circulant matrix-based fine-tuning method with a stable training heuristic to leverage the properties of circulant matrices and one-dimensional Fourier transforms to reduce storage and computation costs. Experiments show that our method uses $14\times$ less number of parameters than VeRA, $16\times$ smaller than LoRA and $32\times$ less FLOPs than FourierFT, while maintaining close or better task performance. Our approach presents a promising way in frequency domain to fine-tune large models on downstream tasks.