Ravan: Multi-Head Low-Rank Adaptation for Federated Fine-Tuning

📄 arXiv: 2506.05568v1 📥 PDF

作者: Arian Raje, Baris Askin, Divyansh Jhunjhunwala, Gauri Joshi

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-06-05

💡 一句话要点

提出Ravan以解决联邦微调中的低秩适应问题

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

关键词: 联邦学习 低秩适应 大型语言模型 多头机制 模型微调 隐私保护 边缘计算

📋 核心要点

  1. 现有的LoRA方法在联邦学习环境中准确性下降，主要由于客户端之间的数据和计算异质性。
  2. Ravan通过多头低秩适应方法，将权重更新重新参数化为多个LoRA头的和，从而提高模型的表现力。
  3. 实验结果显示，Ravan在视觉和语言基准上测试准确率提高了2-8%，优于以往的参数高效基线。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）尚未有效利用边缘设备的数据，而联邦学习（FL）提供了一种在不传输私有数据的情况下协作微调LLMs的有前景的范式。现有的低秩适应（LoRA）方法在FL环境中面临准确性下降的问题，主要由于客户端之间的数据和计算异质性。本文提出了Ravan，一种自适应的多头LoRA方法，通过将权重更新重新参数化为多个LoRA头的和，平衡了参数效率和模型表现力。实验表明，Ravan在视觉和语言基准上相较于先前的参数高效基线提高了2-8%的测试准确率，成为联邦微调LLMs的稳健且可扩展的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决联邦学习中低秩适应方法（LoRA）在准确性上的不足，尤其是在客户端数据和计算能力不均衡的情况下，导致模型性能下降的问题。

核心思路：Ravan的核心思想是通过自适应的多头LoRA方法，将权重更新表示为多个LoRA头的和，从而在保持参数效率的同时增强模型的表达能力。通过训练轻量级的缩放因子，优化过程能够集中在最有用的头上，恢复更高秩的更新近似。

技术框架：Ravan的整体架构包括多个LoRA头，每个头由核心矩阵和缩放因子组成。客户端仅上传缩放因子和核心矩阵的乘积，避免了增加通信参数的负担。

关键创新：Ravan的主要创新在于引入了多头机制和自适应缩放因子，使得模型在不增加通信开销的情况下，能够更好地适应不同客户端的数据特性，显著提高了模型的准确性。

关键设计：Ravan的设计中，核心矩阵和缩放因子是可训练的，优化过程中关注最有效的LoRA头，确保了模型的高效性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果表明，Ravan在视觉和语言基准测试中相较于以往的参数高效基线提高了2-8%的测试准确率，展示了其在联邦微调中的优越性和可扩展性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能手机、物联网设备等边缘计算场景，能够在保护用户隐私的前提下，提升大型语言模型在特定任务上的性能。未来，Ravan可能在更多的联邦学习应用中得到推广，推动个性化AI服务的发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have not yet effectively leveraged the vast amounts of edge-device data, and federated learning (FL) offers a promising paradigm to collaboratively fine-tune LLMs without transferring private edge data to the cloud. To operate within the computation and communication constraints of edge devices, recent literature on federated fine-tuning of LLMs proposes the use of low-rank adaptation (LoRA) and similar parameter-efficient methods. However, LoRA-based methods suffer from accuracy degradation in FL settings, primarily because of data and computational heterogeneity across clients. We propose \textsc{Ravan}, an adaptive multi-head LoRA method that balances parameter efficiency and model expressivity by reparameterizing the weight updates as the sum of multiple LoRA heads $s_i\textbf{B}_i\textbf{H}_i\textbf{A}_i$ in which only the core matrices $\textbf{H}_i$ and their lightweight scaling factors $s_i$ are trained. These trainable scaling factors let the optimization focus on the most useful heads, recovering a higher-rank approximation of the full update without increasing the number of communicated parameters since clients upload $s_i\textbf{H}_i$ directly. Experiments on vision and language benchmarks show that \textsc{Ravan} improves test accuracy by 2-8\% over prior parameter-efficient baselines, making it a robust and scalable solution for federated fine-tuning of LLMs.