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LoRA 是目前最热门的参数高效微调PEFT方法。它的核心思想是不直接改动整个模型的权重而是通过学习一个低维适配器两个小矩阵 A 和 B来表示更新。LoRA 的优势包括多租户部署同一模型可同时加载多个适配器、低显存需求、快速加载和迁移。这些特性让它自 2021 年诞生以来迅速流行。不过现有研究对它能否完全匹敌 FullFT 并没有一致答案。学界普遍认为在类似预训练的大规模数据场景下LoRA 性能会逊于 FullFT 因为数据规模往往超出 LoRA 参数容量。但在后训练任务中数据规模通常处于 LoRA 容量可覆盖的范围这意味着核心信息能够被保留。尽管如此这并不必然保证 LoRA 在样本利用效率和计算效率上能完全与 FullFT 持平。我们关注的核心问题是在什么条件下LoRA 能实现与 FullFT 相当的效果实验结果显示只要关键细节得到妥善处理LoRA 不仅能匹配 FullFT 的样本效率还能最终达到相似的性能水平。LoRA 的关键要素研究的方法有别于以往研究不再局限于单一数据集或任务而是系统考察训练集规模与 LoRA 参数数量之间的普适关系在有监督学习中研究采用对数损失log loss作为统一评估指标而非依赖采样式评测以获得更清晰且可跨任务比较的结论。实验结果表明在小到中等规模的指令微调和推理任务中LoRA 的表现可与FullFT 相媲美。然而当数据规模超出 LoRA 参数容量时其表现将落后于 FullFT这种差距主要体现在训练效率的下降而非无法继续优化。性能下降的程度与模型容量和数据规模密切相关。此外LoRA 对大批量训练的容忍度低于 FullFT 。当批量规模超过一定阈值时损失值会明显上升这种现象无法通过提升 LoRA 的秩rank来缓解因为它源自矩阵乘积参数化的固有训练动力学而非原始权重矩阵的直接优化。即便在小数据场景将 LoRA 应用于所有权重矩阵尤其是 MLP 与 MoE 层均能获得更优表现。相比之下仅对注意力层进行 LoRA 调整即使保持相同可训练参数量也无法达到同样的效果。在强化学习任务中即使 LoRA 的秩rank极低其性能仍可接近 FullFT 。这与我们基于信息论的推断一致强化学习对模型容量的需求相对较低。研究还分析了 LoRA 超参数对学习率的影响包括初始化尺度与乘数的不变性并揭示了为何 1/r1/r1/r 因子使 LoRA 的最优学习率与秩变化几乎无关。同时实验显示LoRA 的最优学习率与 FullFT 存在一定关联。综合来看研究提出了低遗憾区域low-regret region的概念——在该区域内大多数后训练场景下LoRA 能以显著低于 FullFT 的成本实现相似的性能。这意味着高效微调在实际应用中完全可行LoRA 因而成为后训练的重要工具。实验方法与主要发现研究团队用 LLaMA 3 和 Qwen3 模型做了有监督微调Tulu3 和 OpenThoughts3 数据集以及强化学习任务数学推理。关键做法包括调整 LoRA 的秩rank从 1 到 512覆盖从低容量到高容量的场景。对每个设置做学习率扫描确保找到最优训练条件。测试 LoRA 在不同层的效果包括 attention 层、MLP 层、混合专家MoE层。结果发现在小到中等数据规模下高秩 LoRA 的性能几乎与 FullFT 无差别。在 Tulu3 和 OpenThoughts3 数据集上全量微调FullFT以及高秩 LoRA 的学习曲线非常相似损失随训练步骤的对数几乎线性下降。而低秩 LoRA 则会在适配器容量耗尽时偏离最小损失曲线。在底部的图表1B 模型中高秩 LoRA 在某个数据集上表现优于FullFT但在另一个数据集上则略逊一筹。这可能与不同数据集的训练动态或泛化行为差异有关从而导致 LoRA 在不同任务上的表现存在一定随机性。结果显示对于 Tulu3 数据集不同秩的 LoRA 在最佳学习率下的最终损失相差不大高秩 LoRA 与 FullFT 的最小损失几乎一致。然而LoRA 的最佳学习率约是 FullFT 的 10 倍这意味着在相同条件下 LoRA 可以接受更高的学习率。对于超过 LoRA 容量的数据集LoRA 的表现不如 FullFT。损失并不会达到一个无法降低的明显下限而是会导致更差的训练效率这种效率取决于模型容量与数据集大小之间的关系。大批量训练下LoRA 性能下降比 FullFT 更明显这与秩无关可能是参数化方法的固有特性。批量大小对 LoRA 与 FullFT 性能的影响如图所示。左侧的学习曲线展示了在不同批量大小下的表现在较大批量情况下LoRA虚线的学习曲线始终低于 FullFT实线表现出持续的差距。右侧的图表则展示了最终损失与批量大小的关系表明随着批量大小的增加LoRA 所付出的损失代价更大。**即使在数据量小的情境下LoRA 在应用于所有权重矩阵特别是 MLP 和 MoE 层时表现更好。**仅应用于注意力层的 LoRAattention-only LoRA表现不佳即使研究人员通过使用更高的秩来匹配可训练参数的数量与 MLP-only 相比。仅作用于注意力层的 LoRAAttention-only LoRA明显不如仅作用于 MLP 层的 LoRAMLP-only LoRA而且在已对 MLP 层应用 LoRA 的情况下再对注意力层额外应用 LoRA 并不能进一步提升性能。这一现象在密集模型如 Llama-3.1-8B和稀疏 MoE 模型如 Qwen3-30B-A3B-Base中均成立。改变应用 LoRA 的层时学习率与最终损失或奖励的关系。在强化学习任务中即使秩极低rank1LoRA 也能达到 FullFT 水平这与强化学习对容量需求较低的理论预期一致。在小学数学GSM左图或 MATH右图数据集上进行强化学习时学习率与最终奖励准确率的关系。在 DeepMath 数据集上使用 Qwen3-8b-base 进行的实验。左图显示了不同 rank 和全量微调FullFT的学习曲线。在每种设置下我们选取了能带来最佳最终性能的最优学习率。右图则展示了学习率与最终性能的关系。与之前的数学实验类似LoRA 在近似最优学习率范围上表现出更宽的峰值。来自使用 Qwen3-8b-Base 在 DeepMath 数据集上实验的附加图表。左图显示了在更具挑战性的 AIME 测试集上的基准得分右图展示了随训练步骤变化的链式思维CoT长度这可被视为模型学习推理能力的一个标志。LoRA 超参数规律LoRA 有几个显著特点简化了它的使用复杂度最优学习率通常是 FullFT 的约 10 倍。学习率对秩的依赖非常弱短期训练几乎不受秩变化影响长期训练差异也很小。LoRA 参数化具有不变性实际只需关注两个组合超参数即可。初期训练时LoRA 需要更高的学习率约 15 倍 FullFT长期训练则趋近于 10 倍。这些规律为 LoRA 在实际部署中提供了便利少调超参数就能取得接近全量微调的效果。训练早期不同 rank 在相同学习率下的学习曲线差异。左图显示了各 rank 的学习曲线右图则展示了 rank 16 与 rank 256 之间的差异这个差异随时间增长。有趣的是在最初几步中差异为负尽管非常微小因此那部分曲线在图中缺失。讨论1、为什么 LoRA 必须作用于所有层我们发现LoRA 要与 FullFT 接近必须满足两个条件作用于所有层特别是 MLP/MoE 层因为这些层承载了模型绝大部分参数。容量不受限制可训练参数必须足够容纳数据中所需的信息量。仅在 attention 层使用 LoRA 会导致训练速度下降这可以用经验神经切线核eNTK解释参数最多的层对训练动态影响最大LoRA 覆盖所有参数层才能保持 FullFT 的训练行为。2、我们用信息论方法估算了容量需求这种分析为 LoRA 在不同任务中能否胜任提供了理论支持在监督学习中模型大约可存储每个参数****2 bits信息。数据集的描述长度可以通过第一轮训练的总 log-loss 估算在强化学习中尤其是策略梯度方法每个 episode 约提供1 bit信息。这说明强化学习对 LoRA 容量的要求相对较低。3、计算效率优势。LoRA 只更新低秩矩阵而不是全权重矩阵这让它在计算上更省力前向反向传播的 FLOPs 大约是 FullFT 的2/3。换句话说LoRA 在相同训练步骤下能用更少计算量达到相似效果。未来探索方向研究团队认为LoRA 仍有几个值得深入探索的方向精准预测 LoRA 性能及其与 FullFT 的差距条件、建立 LoRA 学习率与训练动态的理论框架、测评 LoRA 变体如 PiSSA的表现以及研究 LoRA 在 MoE 层的不同应用方案及其与张量并行、专家并行的兼容性。如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 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