SparseLoRA：利用上下文稀疏性高效微调大语言模型

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SparseLoRA通过上下文稀疏性加速LLM微调，无需训练的SVD稀疏性估计器动态选择权重，显著降低计算开销，同时保持下游任务精度。

原文标题：【ICML2025】SparseLoRA：利用上下文稀疏性加速大语言模型微调

原文作者：数据派THU

冷月清谈：

本文介绍了一种名为SparseLoRA的新方法，旨在通过利用上下文稀疏性来加速大语言模型（LLMs）的微调过程。 传统的微调方法计算资源消耗大，内存占用高。参数高效微调方法（如QLoRA和DoRA）虽然能减少可训练参数和内存使用，但并未有效降低计算成本，甚至可能使微调过程变慢。 SparseLoRA通过引入一种轻量级的、无需训练的SVD稀疏性估计器来动态选择权重子集，只对这些子集进行损失和梯度计算，从而达到加速的目的。此外，该方法还系统地分析并解决了跨层、跨token以及跨训练步骤的敏感性问题，确保在保持性能的同时实现加速。实验结果表明，SparseLoRA在多个下游任务（包括常识与算术推理、代码生成和指令跟随）中，能够在保持精度的前提下，最多减少2.2倍的计算开销，并实现最多1.6倍的实际加速。

怜星夜思：

1、SparseLoRA中提到的上下文稀疏性具体指的是什么？如何理解它能够加速大语言模型的微调过程？
2、SparseLoRA既然提到可以减少计算开销，那么在实际应用中，它对硬件设备有哪些具体的要求或者优化建议？ 普通GPU可以使用吗？
3、SparseLoRA在常识与算术推理、代码生成和指令跟随等任务上都表现良好，那么它是否存在一些局限性，或者哪些类型的任务不太适合使用SparseLoRA？

原文内容

来源：专知

        本文约1000字，建议阅读5分钟

        本文提出了 SparseLoRA，一种通过上下文稀疏性加速大语言模型微调的方法。
微调大语言模型（LLMs）通常既计算密集又占用大量内存。虽然诸如 QLoRA 和 DoRA 等参数高效微调方法能够减少可训练参数数量并降低内存使用，但它们并未降低计算成本，某些情况下甚至可能导致微调变慢。本文提出了 SparseLoRA，一种通过上下文稀疏性加速大语言模型微调的方法。我们引入了一种轻量级、无需训练的 SVD 稀疏性估计器，可动态选择用于损失和梯度计算的稀疏权重子集。此外，我们系统性地分析并解决了跨层、跨 token 以及跨训练步骤的敏感性问题。实验结果表明，SparseLoRA 在保持多种下游任务（包括常识与算术推理、代码生成和指令跟随）精度的同时，最多可减少 2.2 倍的计算开销，并实现 最多 1.6 倍的实际加速。



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理论上，SparseLoRA降低了计算开销，使得在同样的硬件上能运行更大的模型或者更快地完成微调。但实际部署上，对稀疏矩阵的有效支持非常重要。普通的GPU可以跑，但性能可能受限于其对稀疏计算的优化程度。更专业的GPU或者针对稀疏计算优化的硬件，例如带有稀疏加速器的芯片，能更好地发挥SparseLoRA的优势。

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我理解的上下文稀疏性是，模型在处理特定输入时，只有一部分参数起主要作用。SparseLoRA利用了这一特性，通过SVD稀疏性估计器来确定哪些权重对于当前输入最重要，然后只对这些权重进行更新。形象地说，就好比一棵大树，只有某些树枝在特定季节开花结果，我们只需要关注和修剪这些树枝即可。

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我猜想SparseLoRA在一些对抗性任务中可能表现不佳。因为攻击者可能会利用稀疏性估计器的漏洞，专门设计一些输入使得关键权重被错误地过滤掉，从而更容易欺骗模型。当然这只是我的一个猜想，具体还需要实验验证。

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从我的经验来看，除了硬件本身，软件层面的优化也很关键。例如，选择合适的稀疏矩阵存储格式（CSR、COO等），以及使用针对稀疏计算优化的CUDA Kernel，都能显著提升性能。另外，batch size的选择也会影响加速效果，需要根据实际情况进行调整。

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我忘了两年前在哪里好像看到过这个idea，也是讲权重svd之后再稀疏

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我认为 SparseLoRA 的局限性可能在于，如果任务本身对所有参数都有较高的依赖性，即上下文稀疏性不明显，那么 SparseLoRA 的效果可能就不会太好。例如，某些需要高度稠密连接的图神经网络任务，可能就不太适合使用这种稀疏化的方法。

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我觉得可以从trade-off 的角度看这个问题。SparseLoRA 力图在精度和计算量之间找到平衡。如果算力非常有限，可以考虑牺牲一定的精度来换取更快的微调速度；反之，如果硬件资源充足，则可以适当调整稀疏度，以获得更高的模型性能。感觉炼丹就是在不停地尝试各种超参组合。

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上下文稀疏性可以理解为在特定语境下，模型中并非所有的参数都需要被激活或更新。只有与当前上下文相关的参数才对最终结果有显著影响。SparseLoRA 通过识别并仅更新这些重要参数，避免了对不相关参数的计算，从而达到加速微调的目的。这就像做阅读理解，只需要关注题目相关的段落，不需要全文精读。

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我觉得上下文稀疏性体现的是一种信息熵的概念。模型在处理信息时，有效信息是稀疏分布的。SparseLoRA 就像一个聪明的过滤器，能够过滤掉噪声，只保留关键信息，从而减少计算量。本质上是降低了计算的冗余度。

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的确，稀疏化的前提是存在可稀疏性。另外，SparseLoRA 中 SVD 稀疏性估计器的准确性也会影响最终效果。如果估计器无法准确识别重要的权重，可能会导致性能下降。所以我认为，对于对模型解释性要求较高的任务，可能需要谨慎使用 SparseLoRA，以免引入额外的复杂性。