LoRA-Gen: Specializing Large Language Model via Online LoRA Generation

📄 arXiv: 2506.11638v1 📥 PDF

作者: Yicheng Xiao, Lin Song, Rui Yang, Cheng Cheng, Yixiao Ge, Xiu Li, Ying Shan

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-06-13

💡 一句话要点

提出LoRA-Gen框架以提升边缘模型的任务适应性

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

关键词: 边缘计算 语言模型 LoRA 知识转移 模型压缩 推理效率 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在特定领域任务的有效性和效率上存在局限，尤其是在小型边缘模型中表现不佳。
  2. LoRA-Gen框架通过云端模型生成LoRA参数，结合重参数化技术实现边缘模型的灵活专业化。
  3. 实验结果表明，LoRA-Gen在推理任务中实现了2.1倍的速度提升，并在智能代理任务中达到了10.1倍的压缩比。

📝 摘要（中文）

近年来，语言模型的规模化提升了其在多种自然语言处理任务中的表现。然而，现有方法在特定领域任务的有效性和效率上仍存在局限，尤其是在小型边缘模型中。本文提出了LoRA-Gen框架，利用大型云端模型根据任务描述生成LoRA参数，以实现边缘模型的灵活专业化。通过重参数化技术，我们将LoRA参数合并到边缘模型中，促进模型间的知识转移，同时显著提高专用模型的推理效率，减少输入上下文长度。LoRA-Gen在没有专门训练的情况下，超越了传统的LoRA微调，在推理任务中实现了2.1倍的速度提升，并在智能代理任务中实现了10.1倍的压缩比。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有语言模型在特定领域任务中的有效性和效率不足的问题，尤其是小型边缘模型在处理复杂任务时的局限性。

核心思路：通过利用大型云端模型生成LoRA参数，结合重参数化技术，将这些参数合并到边缘模型中，从而实现灵活的任务适应性和知识转移。

技术框架：LoRA-Gen框架包括两个主要模块：云端模型生成LoRA参数和边缘模型的重参数化。首先，云端模型根据任务描述生成相应的LoRA参数；然后，这些参数被合并到边缘模型中，以提升其推理能力。

关键创新：LoRA-Gen的主要创新在于通过云端生成LoRA参数，避免了传统微调方法的复杂性和资源消耗，同时实现了更高的推理效率和模型压缩比。

关键设计：在参数设置上，LoRA-Gen通过重参数化技术有效减少了输入上下文长度，优化了模型的推理速度和准确性。

📊 实验亮点

实验结果显示，LoRA-Gen在推理任务中相较于传统的LoRA微调方法实现了2.1倍的速度提升，同时在智能代理任务中达到了10.1倍的压缩比，展现出显著的性能优势和效率提升。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其是在资源受限的边缘设备上，如智能手机、物联网设备等。通过提升边缘模型的任务适应性，LoRA-Gen可以在多种自然语言处理任务中实现高效推理，推动智能代理和自动化系统的发展，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recent advances have highlighted the benefits of scaling language models to enhance performance across a wide range of NLP tasks. However, these approaches still face limitations in effectiveness and efficiency when applied to domain-specific tasks, particularly for small edge-side models. We propose the LoRA-Gen framework, which utilizes a large cloud-side model to generate LoRA parameters for edge-side models based on task descriptions. By employing the reparameterization technique, we merge the LoRA parameters into the edge-side model to achieve flexible specialization. Our method facilitates knowledge transfer between models while significantly improving the inference efficiency of the specialized model by reducing the input context length. Without specialized training, LoRA-Gen outperforms conventional LoRA fine-tuning, which achieves competitive accuracy and a 2.1x speedup with TinyLLaMA-1.1B in reasoning tasks. Besides, our method delivers a compression ratio of 10.1x with Gemma-2B on intelligent agent tasks.