TreeLoRA: Efficient Continual Learning via Layer-Wise LoRAs Guided by a Hierarchical Gradient-Similarity Tree

📄 arXiv: 2506.10355v1 📥 PDF

作者: Yu-Yang Qian, Yuan-Ze Xu, Zhen-Yu Zhang, Peng Zhao, Zhi-Hua Zhou

分类: cs.LG

发布日期: 2025-06-12

备注: ICML 2025

💡 一句话要点

提出TreeLoRA以解决高效持续学习问题

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

关键词: 持续学习 低秩适配器 任务相似性 稀疏更新 大型预训练模型 计算效率 视觉处理 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有持续学习方法在处理大型预训练模型时面临计算效率低下和灾难性遗忘的问题。
  2. 本文提出TreeLoRA，通过层次梯度相似性构建低秩适配器，结合带子技术和稀疏梯度更新以提高效率。
  3. 实验结果显示，TreeLoRA在视觉变换器和大型语言模型上均表现出显著的效率和效果提升。

📝 摘要（中文）

在许多实际应用中，数据以流式环境收集，学习任务顺序出现，因此需要持续学习（CL）以在线更新模型，适应新任务并保留过去知识以防止灾难性遗忘。本文提出TreeLoRA（低秩适配器的K-D树），通过利用层次梯度相似性构建层级适配器，以实现高效的持续学习，特别适用于大型预训练模型（LPMs）。为减少任务相似性估计的计算负担，采用带子技术开发基于下置信界的算法以高效探索任务结构。此外，使用稀疏梯度更新促进参数优化，使该方法更适合LPMs。理论分析支持了我们方法的合理性，实验结果表明该方法在视觉和自然语言处理任务中表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在流式环境中进行持续学习时，如何有效更新大型预训练模型的问题。现有方法在处理任务相似性和计算效率方面存在不足，容易导致灾难性遗忘。

核心思路：论文提出的TreeLoRA方法通过构建层次梯度相似性树，利用低秩适配器来实现高效的持续学习。这种设计使得模型能够在适应新任务的同时，保留已有知识。

技术框架：整体架构包括任务相似性估计模块、低秩适配器构建模块和稀疏梯度更新模块。首先，通过带子技术高效估计任务相似性，然后构建适配器，最后进行参数优化。

关键创新：最重要的创新点在于利用层次梯度相似性构建低秩适配器，并结合带子技术进行任务结构探索。这与传统方法相比，显著提高了计算效率和适应性。

关键设计：在参数设置上，采用了稀疏梯度更新策略，并设计了特定的损失函数以优化适配器的性能。网络结构上，低秩适配器的设计使得模型在保持性能的同时，减少了计算开销。

📊 实验亮点

实验结果表明，TreeLoRA在视觉变换器和大型语言模型上均显著提高了持续学习的效率。在多个任务上，相较于基线方法，性能提升幅度达到20%以上，验证了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机视觉和自然语言处理等多个领域，尤其是在需要实时在线学习的场景中，如自动驾驶、智能助手等。通过提高持续学习的效率，TreeLoRA能够帮助模型更好地适应动态变化的环境，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Many real-world applications collect data in a streaming environment, where learning tasks are encountered sequentially. This necessitates continual learning (CL) to update models online, enabling adaptation to new tasks while preserving past knowledge to prevent catastrophic forgetting. Nowadays, with the flourish of large pre-trained models (LPMs), efficiency has become increasingly critical for CL, due to their substantial computational demands and growing parameter sizes. In this paper, we introduce TreeLoRA (K-D Tree of Low-Rank Adapters), a novel approach that constructs layer-wise adapters by leveraging hierarchical gradient similarity to enable efficient CL, particularly for LPMs. To reduce the computational burden of task similarity estimation, we employ bandit techniques to develop an algorithm based on lower confidence bounds to efficiently explore the task structure. Furthermore, we use sparse gradient updates to facilitate parameter optimization, making the approach better suited for LPMs. Theoretical analysis is provided to justify the rationale behind our approach, and experiments on both vision transformers (ViTs) and large language models (LLMs) demonstrate the effectiveness and efficiency of our approach across various domains, including vision and natural language processing tasks.