Structure-Learnable Adapter Fine-Tuning for Parameter-Efficient Large Language Models

📄 arXiv: 2509.03057v1 📥 PDF

作者: Ming Gong, Yingnan Deng, Nia Qi, Yujun Zou, Zhihao Xue, Yun Zi

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-03

💡 一句话要点

提出结构可学习的Adapter微调方法，提升大语言模型参数效率和任务适应性

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

关键词: 参数高效微调 大语言模型 Adapter 结构学习 自然语言理解

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型微调方法存在参数冗余、结构固定、任务适应性差等问题，限制了模型效率和泛化能力。
  2. 提出一种结构可学习的Adapter微调方法，通过自动搜索和优化Adapter结构，实现任务特定的高效子结构。
  3. 实验结果表明，该方法在多个自然语言理解任务上优于现有参数高效微调技术，提升了模型性能和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文针对大语言模型微调中存在的参数冗余、结构僵化和任务适应性有限等问题，提出了一种基于结构可学习机制的Adapter微调方法。该方法通过引入可微分的门控函数和结构稀疏性控制变量，实现了Adapter插入点、激活路径和模块组合的自动优化。这使得模型能够在多任务设置中灵活调整其结构，以匹配不同的任务特征。在冻结骨干参数的同时，该方法利用结构搜索机制来指导训练期间特定任务的高效子结构的动态构建，从而显著提高参数利用率和表征能力。此外，本文设计了一组敏感性分析实验，以系统地评估稀疏权重、噪声注入率和数据扰动对模型性能的影响。这些实验验证了所提出的方法在各种多任务自然语言理解任务中的稳定性和鲁棒性。实验结果表明，该方法在多个任务上优于主流的参数高效微调技术，并在准确性、压缩率以及对噪声和扰动的鲁棒性之间取得了更好的平衡。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型微调方法，如全参数微调，计算成本高昂且容易过拟合。参数高效微调方法（如Adapter）虽然降低了计算成本，但通常采用固定的结构，无法针对不同任务进行优化，导致参数利用率不高，任务适应性受限。因此，需要一种能够自动学习任务特定结构的微调方法，以提高参数效率和模型性能。

核心思路：本文的核心思路是通过引入结构可学习机制，使Adapter能够根据不同任务的特点自动调整其结构。具体来说，通过引入可微分的门控函数和结构稀疏性控制变量，实现Adapter插入位置、激活路径和模块组合的自动优化。这种动态结构调整使得模型能够构建针对特定任务的高效子结构，从而提高参数利用率和表征能力。

技术框架：该方法基于Adapter的微调框架，并在其中引入了结构学习模块。整体流程如下：首先，在预训练语言模型的Transformer层中插入Adapter模块。然后，引入可微分的门控函数和结构稀疏性控制变量，用于控制Adapter模块的激活和连接。在训练过程中，通过结构搜索机制，自动优化Adapter的结构，使其适应特定任务。最后，使用优化后的Adapter结构进行微调，以提高模型在目标任务上的性能。

关键创新：该方法最重要的创新点在于引入了结构可学习机制，使得Adapter能够自动学习任务特定的结构。与传统的固定结构Adapter相比，该方法能够更有效地利用参数，并提高模型在不同任务上的泛化能力。此外，该方法还设计了一套敏感性分析实验，用于评估模型在不同噪声和扰动下的鲁棒性。

关键设计：该方法的关键设计包括：1) 使用Gumbel-Softmax技巧实现可微分的门控函数，用于控制Adapter模块的激活；2) 引入L0正则化项作为结构稀疏性控制变量，鼓励模型学习稀疏的Adapter结构；3) 设计结构搜索机制，通过优化门控函数和稀疏性控制变量，自动搜索最优的Adapter结构；4) 设计敏感性分析实验，评估稀疏权重、噪声注入率和数据扰动对模型性能的影响。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个自然语言理解任务上优于主流的参数高效微调技术。例如，在GLUE基准测试中，该方法在保持较高压缩率的同时，取得了与全参数微调相近的性能。此外，敏感性分析实验验证了该方法在不同噪声和扰动下的鲁棒性，表明其具有较强的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种自然语言处理任务，尤其是在资源受限的场景下，例如移动设备上的文本分类、机器翻译等。通过结构可学习的Adapter微调，可以显著降低模型参数量，提高部署效率，并提升模型在特定任务上的性能。此外，该方法还可以应用于多任务学习，通过动态调整模型结构，使其更好地适应不同的任务需求。

📄 摘要（原文）

This paper addresses the issues of parameter redundancy, rigid structure, and limited task adaptability in the fine-tuning of large language models. It proposes an adapter-based fine-tuning method built on a structure-learnable mechanism. By introducing differentiable gating functions and structural sparsity control variables, the method enables automatic optimization of adapter insertion points, activation paths, and module combinations. This allows the model to adjust its structure flexibly in multi-task settings to match different task characteristics. With the backbone parameters kept frozen, the method uses a structure search mechanism to guide the dynamic construction of task-specific efficient substructures during training. This significantly improves parameter utilization and representational capacity. In addition, the paper designs a set of sensitivity analysis experiments to systematically evaluate the effects of sparsity weight, noise injection ratio, and data perturbation on model performance. These experiments verify the stability and robustness of the proposed method across various multi-task natural language understanding tasks. The experimental results show that the proposed method outperforms mainstream parameter-efficient tuning techniques on multiple tasks. It achieves a better balance among accuracy, compression rate, and robustness to noise and perturbation.