摘要：随着大模型在人工智能领域的广泛应用，其微调技术也成为研究热点。本文详细介绍了大模型微调中 LoRA 与 MoE 相结合的新范式，包括相关背景、技术原理、主要方法及其优势，并对未来发展趋势进行了展望。通过对这一新兴技术的深入探讨，旨在为大模型微调提供更全面的理解和参考，推动该领域的进一步发展。

一、引言

大型语言模型在自然语言处理等众多领域取得了显著的成果，但全量微调大模型面临着显存占用大、计算成本高以及容易出现过拟合等问题。为解决这些问题，参数高效微调（PEFT）方法应运而生，其中 LoRA 是一种较为常用的技术。同时，混合专家（MoE）模型框架也因其在提高模型泛化能力和降低计算成本方面的优势受到关注。当 LoRA 遇见 MoE，一种新的大模型微调范式逐渐形成，为大模型的高效微调提供了新的思路和方法。

二、大模型微调的背景与挑战

（一）大模型的发展现状

近年来，大模型如 GPT 系列、LLaMA 等在语言生成、知识问答、文本摘要等任务上展现出了强大的性能。这些模型通常具有数十亿甚至数万亿的参数，能够学习到丰富的语言知识和语义表示。然而，大模型的训练和部署需要大量的计算资源和时间，限制了其在一些资源受限场景下的应用。

（二）大模型微调的必要性

虽然预训练的大模型在很多任务上有一定的基础性能，但针对特定的下游任务和领域，往往需要对模型进行微调，以进一步提高模型在这些具体任务上的性能。例如，在医疗领域的问答系统中，需要将通用的大模型微调为能够准确回答医疗相关问题的模型。

（三）传统微调方法的挑战

全量微调大模型需要重新训练模型的所有参数，这不仅会消耗大量的显存和计算资源，还容易导致过拟合，尤其是在下游任务数据量较少的情况下。此外，全量微调的时间成本也很高，难以满足实际应用中的快速迭代需求。

三、LoRA 技术概述

（一）LoRA 的原理

LoRA（Low - Rank Adaptation）的核心思想是冻结大模型的主干参数，通过引入一小部分可训练的低秩参数来适配下游任务（CSDN 博客）。具体来说，在 Transformer 架构中，LoRA 在注意力机制的 Query、Key、Value 矩阵以及前馈神经网络层中插入可训练的低秩矩阵，通过对这些低秩矩阵的训练来调整模型的输出，从而实现对大模型的微调。

（二）LoRA 的优势

• 显存和参数存储开销小：由于只需要训练少量的低秩参数，相比全量微调，LoRA 大大减少了显存占用和参数存储量。这使得在资源有限的设备上也能够对大模型进行微调。

• 训练效率高：训练的参数数量减少，使得训练过程中的计算量大幅降低，从而提高了训练效率，缩短了训练时间。

• 模型性能损失小：在很多情况下，LoRA 能够在保证模型性能的前提下，实现对大模型的有效微调。通过合理设计低秩矩阵的结构和训练策略，可以让模型在适应下游任务的同时，保留预训练模型的大部分知识。

四、MoE 框架概述

（一）MoE 的原理

混合专家（MoE）模型框架中，模型的某个模块（如 Transformer 的某个 FFN 层）会存在多组形状相同的权重，即多个专家模型（CSDN 博客）。另外有一个路由模块（Router），它接受原始输入，根据输入的特点输出各专家的激活权重（CSDN 博客）。最终的输出根据路由方式不同而有所区别，如果是软路由，输出为各专家输出的加权求和；如果是离散路由，如 Mistral、DeepSeek MoE 采用的稀疏混合专家（Sparse MoE）架构，则将 Top - K（K 为固定的超参数，即每次激活的专家个数）之外的权重置零，再加权求和（CSDN 博客）。

（二）MoE 的优势

• 提高模型泛化能力：不同的专家模型可以专注于不同类型的数据或任务，通过路由模块的协调，模型能够更好地处理各种复杂的输入，从而提高模型的泛化能力。

• 降低计算代价：在离散路由的情况下，路由权重在 Top - K 之外的专家甚至不用计算，在保证总参数容量的前提下极大降低了推理的计算代价（CSDN 博客）。例如，对于一些简单的任务，可能只需要激活少数几个专家模型就能得到准确的结果，而不需要计算所有专家的输出。

五、LoRA 与 MoE 的结合

（一）结合的思路

将 LoRA 与 MoE 结合的核心思路是在 LoRA 的基础上，引入 MoE 的架构，以进一步提高大模型微调的效率和性能。具体来说，就是在每一层插入多个并行的 LoRA 权重，将这些并行的 LoRA 权重视为 MoE 中的多个专家模型，然后通过路由模块来决定激活哪些 LoRA 模块（CSDN 博客）。这样，每个 LoRA 专家可以专注于不同类型的数据或任务，从而更好地利用数据的多样性，提高模型的适应性。

（二）主要方法

• MoV 和 MoLORA（CSDN 博客）：2023 年 9 月提出，是首个结合 PEFT 和 MoE 的工作。MoV 和 MoLORA 分别是 IA 和 LORA 的 MOE 版本，采用 token 级别的软路由，加权合并所有专家的输出。实验发现，对 3B 和 11B 的 T5 大模型的 SFT，MoV 仅使用不到 1% 的可训练参数量就可以达到和全量微调相当的效果，显著优于同等可训练参数量设定下的 LoRA。

• LoRAMOE（CSDN 博客）：2023 年 12 月提出，在 MoLORA 的基础上，为解决微调大模型时的灾难遗忘问题，将同一位置的 LoRA 专家分为两组，分别负责保存预训练权重中的世界知识和微调时学习的新任务，并为此设计了新的负载均衡 loss。通过这种方式，LoRAMOE 能够有效克服大模型 SFT 过程中的灾难性遗忘问题，在需要世界知识的 QA 任务上性能最佳，在与 SFT 训练数据关系更大的其他任务上平均来说基本与 SFT 训练的模型相当。

• MOLA（CSDN 博客）：2024 年 2 月提出，使用离散路由，每次只激活路由权重 top - 2 的专家。并发现在每一层设置同样的专家个数不是最优的，增加高层专家数目、降低底层专家数目，能在可训练参数量不变的前提下，明显提升 LLaMa - 2 微调的效果。

六、LoRA - MoE 方法的优势

（一）更高的参数效率

相比原始的 LoRA 方法，LoRA - MoE 方法通过引入 MoE 架构，能够更有效地利用参数。不同的 LoRA 专家可以针对不同类型的数据进行学习，使得模型在相同的可训练参数量下能够获得更好的性能。例如，MoV 方法在实验中仅使用不到 1% 的可训练参数量就达到了和全量微调相当的效果，而同等参数量下的原始 LoRA 性能则明显较差（CSDN 博客）。

（二）更好的任务适应性

由于 LoRA - MoE 方法中的不同专家可以专注于不同的任务或数据类型，模型能够更好地适应各种下游任务。对于一些复杂的任务，模型可以通过激活相应的专家来进行处理，从而提高任务的完成质量。例如，在处理包含多种语言风格或主题的文本数据时，不同的 LoRA 专家可以分别学习不同的语言风格或主题相关的知识，使得模型在生成或理解文本时能够更加准确和灵活。

（三）缓解灾难遗忘问题

像 LoRAMOE 这种将 LoRA 专家分为两组分别处理世界知识和新任务的方法，能够有效缓解大模型微调时的灾难遗忘问题（CSDN 博客）。在微调过程中，负责保存世界知识的专家可以保留预训练模型中的重要信息，而负责新任务的专家则专注于学习新的任务知识，避免了新任务训练对预训练知识的过度覆盖，从而在不同类型的任务上都能保持较好的性能。

（四）降低推理计算成本

对于采用离散路由的 LoRA - MoE 方法，如 MOLA，在推理过程中只需要激活少数几个路由权重较高的专家，而不需要计算所有的 LoRA 模块（CSDN 博客）。这在保证模型性能的前提下，极大地降低了推理的计算成本，提高了模型的推理速度，使得模型能够更快速地响应实际应用中的请求。

七、实验结果与分析

（一）不同方法在 T5 模型上的对比实验

在对 3B 和 11B 的 T5 大模型的 SFT 实验中，MoV - 10 只用 3B 模型 0.32% 的参数量，就能达到和全量微调相当的效果，其平均 accuracy 为 59.93，接近全量微调的 60.06，明显优于使用 0.3% 可训练参数的原始版本 LoRA（57.71）（腾讯云）。而使用 0.68% 可训练参数的 MoV - 30 甚至超过全量微调，其性能达到了 60.61（腾讯云）。这表明 MoV 方法在参数效率和模型性能方面都具有显著的优势。

（二）LoRAMOE 在 LLaMA - 2 上的实验

在 CBQA 和一系列下游任务数据集混合而成的 SFT 数据上微调 LLaMA - 2 - 7B 时，LoRAMOE 有效克服了大模型 SFT 过程中的灾难性遗忘问题（腾讯云）。在需要世界知识的 QA 任务上，LoRAMOE 的性能最佳，在与 SFT 训练数据关系更大的其他任务上平均来说基本与 SFT 训练的模型相当（腾讯云）。这验证了 LoRAMOE 通过分组专家和负载均衡 loss 设计来缓解灾难遗忘问题的有效性。

（三）MOLA 在 LLaMA - 2 上的实验

MOLA 通过调整每层专家个数，增加高层专家数目、降低底层专家数目，在 LLaMA - 2 微调实验中取得了较好的效果。实验结果表明，这种分层设置专家个数的方式能够在可训练参数量不变的前提下，明显提升模型的性能，说明 MOLA 在优化模型结构和提高模型性能方面具有一定的创新性和有效性。

八、应用前景与展望

（一）在自然语言处理领域的应用

• 文本生成：可以生成更加多样化和准确的文本，例如根据不同的主题和风格生成新闻报道、故事、诗歌等。通过 LoRA - MoE 方法微调的模型能够更好地适应各种文本生成任务的要求，提高生成文本的质量和可读性。

• 问答系统：在知识问答、智能客服等场景中，能够更准确地理解用户的问题，并根据不同类型的问题激活相应的专家模型来提供准确的答案。这有助于提高问答系统的准确率和响应速度，提升用户体验。

• 机器翻译：可以针对不同语言对和翻译领域进行微调，使得模型在翻译特定领域的文本时能够更好地把握专业术语和语言习惯，提高翻译质量。

（二）在其他领域的潜在应用

• 图像识别：将 LoRA - MoE 方法应用于图像识别模型的微调，可能有助于模型更好地识别不同类型的图像，例如在医学图像识别中，不同的专家可以分别处理不同类型的病症图像，提高疾病诊断的准确性。

• 自动驾驶：在自动驾驶场景中，对于不同的路况和驾驶场景，如城市道路、高速公路、乡村道路等，可以通过 LoRA - MoE 方法让模型的不同专家分别学习和处理，从而提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。

（三）未来发展趋势

• 进一步优化路由机制：目前的路由机制还有一定的改进空间，未来可能会研究出更加智能和高效的路由算法，能够更准确地根据输入数据的特点选择合适的专家模型，进一步提高模型的性能和效率。

• 与其他技术的结合：LoRA - MoE 可能会与其他人工智能技术如强化学习、对抗训练等相结合，以进一步提升模型的性能和泛化能力。例如，通过强化学习来优化路由模块的决策过程，或者通过对抗训练来提高模型的鲁棒性。

• 模型压缩与加速：随着对模型部署效率要求的不断提高，未来可能会研究出更有效的模型压缩和加速技术，与 LoRA - MoE 相结合，进一步降低模型的存储空间和推理时间，使其能够更好地应用于资源受限的设备和实时性要求较高的场景。

九、结论

LoRA 与 MoE 的结合为大模型微调带来了新的范式，通过这种结合，能够在提高模型参数效率、任务适应性和缓解灾难遗忘问题等方面取得显著的效果。同时，LoRA - MoE 方法在降低推理计算成本方面也有出色的表现，为大模型在实际应用中的部署和推广提供了有力的支持。虽然目前已经取得了一些成果，但仍有许多问题需要进一步研究和探索，如路由机制的优化、与其他技术的结合以及模型的压缩与加速等。随着研究的不断深入，相信 LoRA - MoE 方法将在大模型微调领域发挥越来越重要的作用，推动人工智能技术在各个领域的广泛应用和发展。

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