Position: Pause Recycling LoRAs and Prioritize Mechanisms to Uncover Limits and Effectiveness

📄 arXiv: 2506.13479v1 📥 PDF

作者: Mei-Yen Chen, Thi Thu Uyen Hoang, Michael Hahn, M. Saquib Sarfraz

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-06-16

💡 一句话要点

提出重用LoRAs的有效性分析以解决模型整合问题

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

关键词: 低秩适配器 知识整合 大型语言模型 模型优化 数据稀缺 理论分析 适配器技术

📋 核心要点

  1. 现有的LoRAs合并或路由方法在知识整合上存在不足，尤其是在数据稀缺的情况下。
  2. 论文提出通过理论分析和实验验证，探讨重用LoRAs的有效性及其局限性。
  3. 实验证明重用LoRAs在逻辑知识整合上常常失败，尤其是在知识稀缺的场景中。

📝 摘要（中文）

低秩适配器（LoRAs）的合并或路由已成为增强大型语言模型的热门解决方案，尤其是在数据访问受到监管或领域特定限制时。本文主张研究界应将重点从开发新算法转向理解重用LoRAs的有效条件。通过理论分析和合成的两步推理及数学问题任务，研究发现重用LoRAs常常无法在不同的微调数据集之间逻辑整合知识，尤其是在预训练期间知识未被充分代表的情况下。我们的实证结果和理论见解表明，重用LoRAs在未见任务中的可行性存疑，呼吁暂停对新方法的追求，并强调需要严格的机制来指导未来的研究。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决重用低秩适配器（LoRAs）在不同微调数据集之间的知识整合问题。现有方法在数据稀缺或知识未充分代表的情况下，往往无法实现有效的知识迁移。

核心思路：论文的核心思路是通过理论分析和实验验证，探讨重用LoRAs的条件和局限性，强调在未见任务中重用的有效性存疑。

技术框架：研究采用理论分析与实证实验相结合的方法，主要模块包括理论推导、合成推理任务和数学问题任务的设计与评估。

关键创新：论文的创新点在于提出了对重用LoRAs的有效性进行系统性分析，质疑其作为数据无关方法的可行性，与现有方法的本质区别在于关注重用条件而非算法本身。

关键设计：在实验中采用了参数平均和动态适配器选择两种数据无关的方法，重点考察了知识整合的逻辑性和有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，重用LoRAs在逻辑知识整合上常常失败，尤其是在知识稀缺的情况下。通过对比实验，发现参数平均和动态适配器选择方法在不同数据集上的表现未能显著提升模型的综合能力，验证了重用的局限性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大型语言模型的优化和适配器技术的开发，特别是在数据受限的环境中。通过深入理解LoRAs的有效性，可以为未来的模型设计提供理论支持，推动适配器技术的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

Merging or routing low-rank adapters (LoRAs) has emerged as a popular solution for enhancing large language models, particularly when data access is restricted by regulatory or domain-specific constraints. This position paper argues that the research community should shift its focus from developing new merging or routing algorithms to understanding the conditions under which reusing LoRAs is truly effective. Through theoretical analysis and synthetic two-hop reasoning and math word-problem tasks, we examine whether reusing LoRAs enables genuine compositional generalization or merely reflects shallow pattern matching. Evaluating two data-agnostic methods--parameter averaging and dynamic adapter selection--we found that reusing LoRAs often fails to logically integrate knowledge across disjoint fine-tuning datasets, especially when such knowledge is underrepresented during pretraining. Our empirical results, supported by theoretical insights into LoRA's limited expressiveness, highlight the preconditions and constraints of reusing them for unseen tasks and cast doubt on its feasibility as a truly data-free approach. We advocate for pausing the pursuit of novel methods for recycling LoRAs and emphasize the need for rigorous mechanisms to guide future academic research in adapter-based model merging and practical system designs for practitioners.