Structured Gradient Guidance for Few-Shot Adaptation in Large Language Models

📄 arXiv: 2506.00726v1 📥 PDF

作者: Hongye Zheng, Yichen Wang, Ray Pan, Guiran Liu, Binrong Zhu, Hanlu Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-31

💡 一句话要点

提出结构化梯度引导方法，提升大语言模型在少样本学习中的适应性和稳定性。

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

关键词: 少样本学习 大语言模型 微调 梯度引导 正则化

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在少样本学习中面临任务适应性差和训练不稳定的问题。
  2. 论文提出一种结构化梯度引导方法，通过梯度方向一致性和幅度控制来优化参数更新。
  3. 实验表明，该方法在多个自然语言理解任务中，提升了平均准确率和梯度稳定性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于梯度信息的大语言模型微调方法，用于提升少样本条件下的任务适应性和训练稳定性。该方法在基础损失函数的基础上引入了两个与梯度相关的正则化项。第一个正则化项强制梯度方向一致性，以引导参数沿着任务相关的方向更新，并防止漂移。第二个正则化项控制梯度幅度，以避免异常更新。这些组件共同支持更高效和稳定的优化路径。为了进一步提高跨任务泛化能力，该方法还包含梯度对齐机制，用于衡量源任务和目标任务优化方向之间的一致性。实验结果表明，在各种自然语言理解任务中，该方法在平均准确率、梯度稳定性和方向对齐方面均优于现有的微调策略。在不同样本量和特定领域任务下的实证评估证实了该方法在低资源环境中的鲁棒性和广泛适用性。特别地，该方法在控制参数更新路径方面表现出明显的优势。结果表明，基于梯度的微调框架可以有效地利用大语言模型的表征能力，确保训练稳定性，同时减少对大量标注数据的依赖。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在少样本学习场景下，微调时容易出现过拟合，导致任务适应性差，训练过程不稳定。现有的微调方法难以有效利用有限的数据，并且容易受到噪声梯度的影响，导致模型性能下降。

核心思路：论文的核心思路是通过结构化梯度引导，约束模型参数的更新方向和幅度，从而提高训练的稳定性和泛化能力。具体来说，通过保持梯度方向的一致性，引导参数朝着任务相关的方向更新，避免参数漂移；通过控制梯度幅度，避免异常梯度导致的参数剧烈变化。

技术框架：该方法基于标准的微调框架，主要包含三个组成部分：基础损失函数、梯度方向一致性正则化项和梯度幅度控制正则化项。此外，为了提高跨任务泛化能力，还引入了梯度对齐机制，用于衡量源任务和目标任务优化方向之间的一致性。整体流程是：首先计算基础损失，然后计算梯度方向一致性和幅度控制的正则化项，最后将这些损失加权求和，用于更新模型参数。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了结构化的梯度引导策略，通过同时约束梯度方向和幅度，实现了更稳定和高效的微调过程。与传统的微调方法相比，该方法能够更好地利用有限的样本数据，避免过拟合，并提高模型的泛化能力。梯度对齐机制进一步提升了模型在多任务和跨领域场景下的性能。

关键设计：梯度方向一致性正则化项通过计算不同批次样本梯度方向的余弦相似度来实现，鼓励模型在不同样本上朝着相似的方向更新。梯度幅度控制正则化项通过限制梯度的L2范数来实现，避免梯度过大导致的参数剧烈变化。梯度对齐机制通过计算源任务和目标任务梯度方向的余弦相似度来实现，鼓励模型学习到通用的特征表示。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个自然语言理解任务中，平均准确率优于现有的微调策略。例如，在少样本文本分类任务中，该方法相比于基线方法提升了3-5个百分点。此外，实验还验证了该方法在梯度稳定性和方向对齐方面的优势，表明该方法能够有效控制参数更新路径，提高训练的稳定性和泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种低资源场景下的自然语言处理任务，例如：小语种翻译、特定领域的文本分类和信息抽取等。该方法能够有效提升模型在数据稀缺情况下的性能，降低对大规模标注数据的依赖，具有重要的实际应用价值和推广前景。未来，该方法可以进一步扩展到其他模态数据和更复杂的模型结构中。

📄 摘要（原文）

This paper presents a gradient-informed fine-tuning method for large language models under few-shot conditions. The goal is to enhance task adaptability and training stability when data is limited. The method builds on a base loss function and introduces two gradient-related regularization terms. The first enforces gradient direction consistency to guide parameter updates along task-relevant directions and prevent drift. The second controls gradient magnitude to avoid abnormal updates. Together, these components support a more efficient and stable optimization path. To further improve cross-task generalization, the method incorporates a gradient alignment mechanism. This mechanism measures the consistency between optimization directions of the source and target tasks. It enhances fine-tuning performance in multi-task and cross-domain scenarios. Across various natural language understanding tasks, the method outperforms existing fine-tuning strategies in average accuracy, gradient stability, and directional alignment. Empirical evaluations under different sample sizes and domain-specific tasks confirm the method's robustness and broad applicability in low-resource environments. In particular, the method shows clear advantages in controlling parameter update paths. The results demonstrate that a gradient-based fine-tuning framework can effectively leverage the representational power of large language models. It ensures training stability while reducing dependence on large volumes of labeled data.