A Lightweight Framework for Trigger-Guided LoRA-Based Self-Adaptation in LLMs

📄 arXiv: 2509.05385v1 📥 PDF

作者: Jiacheng Wei, Faguo Wu, Xiao Zhang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-05

备注: 11 pages, 7 figures, conference

💡 一句话要点

提出SAGE框架，通过触发器引导LoRA自适应调整LLM推理过程中的知识更新。

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

关键词: 大语言模型 动态微调 LoRA 自适应学习 推理时学习

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在推理过程中难以持续学习新知识，限制了其适应性和泛化能力。
  2. SAGE框架通过触发器检测推理失败，并利用LoRA动态微调模型参数，实现推理过程中的知识自适应更新。
  3. 实验结果表明，SAGE在原子推理子任务上表现出优秀的准确性、鲁棒性和稳定性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型在推理时无法持续地适应和学习新数据。为了解决这个限制，我们提出将复杂的推理任务分解为原子子任务，并引入SAGE，这是一个触发器引导的动态微调框架，能够在推理时进行自适应更新。SAGE由三个关键组件组成：（1）触发器模块，通过多个评估指标实时检测推理失败；（2）触发器缓冲模块，使用HDBSCAN进行流式聚类来聚类异常样本，然后进行稳定性检查和基于相似性的合并；（3）Lora存储模块，使用适配器池动态优化参数更新以保留知识。评估结果表明，SAGE通过在测试时进行动态知识更新，在原子推理子任务上表现出卓越的准确性、鲁棒性和稳定性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在推理过程中无法持续学习和适应新的数据，导致其在面对不断变化的环境时表现不佳。现有的微调方法通常是离线的，无法在推理过程中进行动态调整，因此无法有效地解决这个问题。

核心思路：SAGE的核心思路是将复杂的推理任务分解为更小的原子子任务，并在推理过程中实时检测推理失败的情况。当检测到失败时，利用触发器引导LoRA（Low-Rank Adaptation）进行动态微调，从而使模型能够自适应地更新知识。这种方法能够在推理过程中持续学习，提高模型的准确性和鲁棒性。

技术框架：SAGE框架包含三个主要模块：触发器模块、触发器缓冲模块和Lora存储模块。触发器模块负责实时检测推理失败，它使用多个评估指标来判断推理结果是否正确。触发器缓冲模块使用HDBSCAN算法对异常样本进行流式聚类，并进行稳定性检查和基于相似性的合并，以减少冗余样本。Lora存储模块则负责存储和管理LoRA适配器，并根据触发器信号动态优化参数更新。

关键创新：SAGE的关键创新在于其触发器引导的动态微调机制。与传统的离线微调方法不同，SAGE能够在推理过程中实时检测推理失败并进行自适应调整。此外，SAGE还采用了LoRA技术，可以在不修改原始模型参数的情况下进行高效的参数更新。

关键设计：触发器模块使用多个评估指标来检测推理失败，这些指标可以根据具体的任务进行选择和调整。触发器缓冲模块使用HDBSCAN算法进行聚类，该算法能够自动确定聚类数量，并对噪声数据具有较强的鲁棒性。Lora存储模块使用适配器池来存储和管理LoRA适配器，并根据触发器信号动态选择合适的适配器进行参数更新。具体的损失函数和网络结构细节在论文中未明确说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

SAGE框架在原子推理子任务上表现出卓越的准确性、鲁棒性和稳定性。通过动态知识更新，SAGE能够有效地提高模型的性能，使其能够更好地应对不断变化的环境。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提供，属于未知信息。

🎯 应用场景

SAGE框架可应用于需要持续学习和适应新知识的各种场景，例如智能客服、对话系统、自动驾驶等。通过在推理过程中进行动态知识更新，SAGE可以提高模型的准确性和鲁棒性，使其能够更好地应对不断变化的环境。该研究对于提升大语言模型在实际应用中的性能具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Large language models are unable to continuously adapt and learn from new data during reasoning at inference time. To address this limitation, we propose that complex reasoning tasks be decomposed into atomic subtasks and introduce SAGE, a trigger-guided dynamic fine-tuning framework that enables adaptive updates during reasoning at inference time. SAGE consists of three key components: (1) a Trigger module that detects reasoning failures through multiple evaluation metrics in real time; (2) a Trigger Buffer module that clusters anomaly samples using a streaming clustering process with HDBSCAN, followed by stability checks and similarity-based merging; and (3) a Lora Store module that dynamically optimizes parameter updates with an adapter pool for knowledge retention. Evaluation results show that SAGE demonstrates excellent accuracy, robustness, and stability on the atomic reasoning subtask through dynamic knowledge updating during test time.