Low-Rank Adaptation for Foundation Models: A Comprehensive Review

基础模型（大规模神经网络，训练于多样且广泛的数据集）的迅速发展已经革新了人工智能领域，使得自然语言处理、计算机视觉和科学发现等多个领域取得了前所未有的进展。然而，这些模型庞大的参数量，常常达到数十亿甚至数万亿，为将其应用于特定下游任务带来了重大挑战。低秩适应（LoRA）作为一种极具前景的方法应运而生，它提供了一种参数高效的机制，在几乎不增加计算开销的情况下微调基础模型。本文综述首次全面回顾了LoRA技术，不仅涵盖了大型语言模型，还扩展到一般的基础模型，包括低秩适应在多个领域的最新技术基础、新兴前沿和应用。最后，本文讨论了在理论理解、可扩展性和鲁棒性方面面临的关键挑战和未来研究方向。本综述为从事高效基础模型适应的研究人员和实践者提供了宝贵的资源。

该论文旨在解决大规模基础模型（如大型神经网络）在特定下游任务中应用时面临的参数量庞大、计算资源消耗高的问题。这并非一个全新的问题，但随着基础模型规模的不断扩大，这一挑战变得尤为突出。

论文的关键思路是通过低秩适应（LoRA）技术提供一种参数高效的微调方法，以最小化计算开销来调整基础模型。相较于传统的全参数微调方法，LoRA仅更新模型中的一小部分参数，从而显著减少了所需的计算资源和训练时间。

论文不仅限于语言模型，还扩展到了计算机视觉和其他领域的基础模型，展示了LoRA的广泛应用潜力。研究中使用了多个领域的真实数据集进行实验验证，并讨论了未来的研究方向，包括理论理解、可扩展性和鲁棒性。此外，论文提到了一些开源实现，为后续研究提供了宝贵的资源。

近年来，关于高效微调基础模型的研究逐渐增多。例如，《Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP》探讨了参数高效的迁移学习方法；《P-Tuning: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning》则专注于提示调优技术。其他相关研究还包括《BitFit: Simple Parameter-efficient Fine-tuning for Transformer-based Models》和《Adapting Pre-trained Language Models via Prefix Tuning》。