SparseLoRA: Accelerating LLM Fine-Tuning with Contextual Sparsity

📄 arXiv: 2506.16500v1 📥 PDF

作者: Samir Khaki, Xiuyu Li, Junxian Guo, Ligeng Zhu, Chenfeng Xu, Konstantinos N. Plataniotis, Amir Yazdanbakhsh, Kurt Keutzer, Song Han, Zhijian Liu

分类: cs.LG

发布日期: 2025-06-19

备注: ICML 2025. The first three authors contributed equally to this work. Project page: https://z-lab.ai/projects/sparselora

💡 一句话要点

提出SparseLoRA以加速大语言模型的微调过程

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

关键词: 大语言模型 微调 上下文稀疏性 SVD 计算效率 损失计算 动态选择 模型优化

📋 核心要点

  1. 现有的微调方法在计算成本上并未得到有效降低，甚至可能导致速度变慢，影响实际应用。
  2. SparseLoRA通过引入上下文稀疏性和轻量级的SVD稀疏性估计器，动态选择稀疏权重以优化微调过程。
  3. 实验结果显示SparseLoRA在计算成本上减少了最多2.2倍，速度提升达到1.6倍，同时保持了多项任务的准确性。

📝 摘要（中文）

微调大语言模型（LLMs）既耗费计算资源又占用大量内存。尽管像QLoRA和DoRA等参数高效微调方法减少了可训练参数的数量并降低了内存使用，但并未降低计算成本，甚至可能导致微调速度变慢。本文提出了SparseLoRA，一种通过上下文稀疏性加速LLM微调的方法。我们提出了一种轻量级的、无训练的SVD稀疏性估计器，动态选择稀疏权重子集用于损失和梯度计算。此外，我们系统分析并解决了层、标记和训练步骤的敏感性。实验结果表明，SparseLoRA在保持准确性的同时，计算成本降低了最多2.2倍，速度提升达到1.6倍，适用于常识推理、算术推理、代码生成和指令跟随等多种下游任务。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型微调过程中的高计算和内存消耗问题。现有的参数高效微调方法虽然减少了可训练参数，但未能有效降低计算成本，导致微调效率低下。

核心思路：SparseLoRA的核心思路是通过上下文稀疏性来加速微调过程，采用轻量级的SVD稀疏性估计器动态选择稀疏权重，从而优化损失和梯度计算。

技术框架：SparseLoRA的整体架构包括稀疏性估计、动态权重选择和损失计算三个主要模块。首先，通过SVD估计权重的稀疏性，然后根据估计结果选择稀疏权重，最后进行损失和梯度计算。

关键创新：SparseLoRA的主要创新在于引入了训练前的稀疏性估计器，能够动态选择权重子集，从而显著降低计算成本和提高微调速度。这一方法与传统的微调方法在计算效率上有本质区别。

关键设计：在设计中，SparseLoRA使用了轻量级的SVD算法进行稀疏性估计，并在损失函数中引入了动态选择的稀疏权重，以确保在不同层和训练步骤中保持敏感性和准确性。通过这些设计，SparseLoRA能够在多种任务中实现高效的微调。

📊 实验亮点

SparseLoRA在实验中显示出显著的性能提升，计算成本降低最多2.2倍，速度提升达到1.6倍，同时在常识推理、算术推理、代码生成和指令跟随等多项任务中保持了高准确性。这些结果表明SparseLoRA在微调大语言模型方面的有效性和实用性。

🎯 应用场景

SparseLoRA的研究成果具有广泛的应用潜力，特别是在需要快速微调大语言模型的场景中，如智能客服、自动化内容生成和代码辅助编程等领域。其高效的计算性能和准确性使得在资源受限的环境中也能实现高效的模型应用，推动了AI技术的普及和应用。未来，SparseLoRA可能会影响更多领域的模型训练和优化策略。

📄 摘要（原文）

Fine-tuning LLMs is both computationally and memory-intensive. While parameter-efficient fine-tuning methods, such as QLoRA and DoRA, reduce the number of trainable parameters and lower memory usage, they do not decrease computational cost. In some cases, they may even slow down fine-tuning. In this paper, we introduce SparseLoRA, a method that accelerates LLM fine-tuning through contextual sparsity. We propose a lightweight, training-free SVD sparsity estimator that dynamically selects a sparse subset of weights for loss and gradient computation. Also, we systematically analyze and address sensitivity across layers, tokens, and training steps. Our experimental results show that SparseLoRA reduces computational cost by up to 2.2 times and a measured speedup of up to 1.6 times while maintaining accuracy across various downstream tasks, including commonsense and arithmetic reasoning, code generation, and instruction following.