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文章主要内容总结

本文提出了LoRASculpt框架，旨在解决多模态大语言模型（MLLMs）在微调过程中出现的灾难性遗忘问题。传统的低秩适应（LoRA）方法在注入下游任务知识时会引入大量冗余参数，导致模型同时损害通用知识和特定任务性能。LoRASculpt通过以下两个核心创新点实现知识协调：

1. 稀疏化LoRA以减少冗余

   • 在LoRA训练中引入稀疏更新，通过理论证明低秩矩阵乘积的稀疏性，并提出动态剪枝策略去除冗余参数。
   • 实验表明，即使在极高稀疏度（≤5%）下，模型仍能保持性能。

2. 正则化LoRA以缓解知识冲突

   • 提出冲突缓解正则化器，利用预训练模型的参数重要性（基于参数幅度）引导LoRA更新方向，避免干扰关键通用知识。
   • 理论分析和实验验证了该方法对优化轨迹的校准作用。

此外，论文还针对MLLMs中的连接器模块提出了适应性调整，通过软稀疏正则化进一步提升跨模态对齐能力。实验结果表明，LoRASculpt在VQA和图像描述任务上显著优于现有基线，同时有效保留了模型的通用知识。

文章创新点

1. 理论保证的稀疏化LoRA