MiniCPM-V微调实践：LoRA目标模块选择与视觉调优策略

在MiniCPM-V项目的微调实践中，LoRA（Low-Rank Adaptation）技术因其高效性成为模型适配的重要手段。本文将深入探讨LoRA微调中的两个关键技术点：目标模块的选择策略以及视觉组件调优的最佳实践。

LoRA目标模块的选择艺术

传统认知中，在Transformer架构上进行LoRA微调时，通常会选择查询（q）和值（v）矩阵作为目标模块。这是因为：

• q矩阵负责计算注意力权重（信息选择）
• v矩阵存储实际的特征表示（信息加权）

然而MiniCPM-V项目在finetune_lora.sh脚本中采用了不同的策略——选择q和k（键）矩阵作为目标。这种选择可能基于以下考虑：

1. 在视觉-语言模型中，键矩阵对跨模态对齐起着关键作用
2. 特定任务下，调整键矩阵可能比值矩阵更能有效改变模型的注意力模式
3. 实验结果表明这种组合在MiniCPM-V架构上表现更优

视觉组件的调优策略

MiniCPM-V的微调代码提供了tune_vision参数来控制视觉组件的可训练性：

1. 默认行为：LoRA的get_peft_model会自动冻结非LoRA模块
2. 启用视觉调优时：
   • 重采样器（resampler）参与训练
   • 视觉投影模块（VPM）参与训练

经过项目团队的实验验证，建议在大多数场景下：

• 默认训练重采样器：这对模型性能提升有明显帮助
• 谨慎选择VPM训练：根据具体任务需求决定是否调优

实践建议

对于希望使用MiniCPM-V进行微调的用户，建议：

1. 保持默认的q和k作为LoRA目标模块，除非有特殊需求
2. 优先启用重采样器的训练
3. 对于视觉密集任务，可考虑额外启用VPM训练
4. 注意检查点保存时的参数状态，确保关键组件按预期参与训练

MiniCPM-V团队将持续优化微调实现，为用户提供更稳定高效的适配方案。理解这些底层机制将帮助开发者更好地利用LoRA技术，在保持预训练知识的同时，高效地使模型适应特定任务需求。