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 多任务学习

📋 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，难以适应不同任务的挑战。
  2. 提出一种结构可学习的Adapter微调方法，自动优化Adapter结构，提升参数利用率。
  3. 实验表明，该方法在多任务自然语言理解任务上优于现有参数高效微调技术，并具有更好的鲁棒性。

📝 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插入位置、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。在保持骨干网络参数冻结的情况下，该方法使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，所提出的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，无法根据不同任务的特点进行调整，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高效微调方法。

核心思路：本文的核心思路是引入结构可学习机制，使Adapter的结构能够根据不同的任务进行动态调整。通过引入可微分的门控函数和结构稀疏性控制变量，模型可以自动搜索最佳的Adapter插入位置、激活路径和模块组合，从而构建任务特定的高效子结构。

技术框架：该方法基于Adapter的微调框架，并在Adapter中引入了结构可学习模块。该模块包含可微分的门控函数，用于控制Adapter中不同路径的激活程度。同时，引入结构稀疏性控制变量，用于约束模型的复杂度，防止过拟合。在训练过程中，通过结构搜索机制，自动优化Adapter的结构，使其能够更好地适应不同的任务。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了结构可学习机制，使得Adapter的结构能够根据不同的任务进行动态调整。与传统的固定结构Adapter相比，该方法能够更好地利用参数，提高模型的任务适应性。此外，通过结构稀疏性控制，可以有效地防止过拟合，提高模型的泛化能力。

关键设计：在Adapter中，每个模块都配备一个可微分的门控函数，用于控制该模块的激活程度。门控函数的输出是一个介于0和1之间的值，表示该模块的激活概率。通过调整门控函数的参数，可以控制Adapter中不同路径的激活程度，从而实现结构的动态调整。此外，引入L1正则化项作为结构稀疏性控制变量，约束门控函数的输出，鼓励模型学习稀疏的结构。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个多任务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，该方法在保持较高准确率的同时，显著降低了参数量。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。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于自然语言处理领域，特别是在资源受限的场景下，例如移动设备或嵌入式系统。通过结构可学习的Adapter微调，可以有效地降低模型的大小和计算复杂度，同时保持较高的性能。此外，该方法还可以应用于多任务学习场景，提高模型在不同任务上的泛化能力。

📄 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.