MokA专为多模态大语言模型设计的高效微调策略，通过分离单模态适应和跨模态适应并协同优化，解决传统LoRA非文本模态利用不足问题。引入跨注意力机制增强文本与非文本token交互，在保持参数高效的同时，既保留各模态独特信息，又通过显式跨模态交互弥补传统方法缺陷，在多个基准测试上表现出色。
创新点
- 提出MokA（Multimodal low-rank Adaptation），专门为多模态大语言模型设计的高效微调策略。
- 引入跨注意力机制，显式增强文本token与非文本token之间的交互，强化任务相关的跨模态特征。
方法
本文提出的主要研究方法MokA（Multimodal low-rank Adaptation）是在传统LoRA基础上重新设计的多模态高效微调策略，核心思想是将单模态适应和跨模态适应显式分离并协同优化。具体实现上，该方法保留了LoRA的低秩分解结构但重新定义了两个核心矩阵的角色：将原本共享的A矩阵拆分为多个模态特异性矩阵，每种模态（音频、视觉、文本等）拥有独立的低秩参数来压缩自身信息，避免不同模态间的干扰；在单模态压缩后引入跨注意力机制，以文本token为键值对、非文本token为查询，显式建模任务描述与环境信息间的语义关联，通过可学习的权重系数控制跨模态交互强度；最终通过共享的B矩阵将所有模态的低维表示统一投影到相同空间完成对齐。这种设计在保持参数高效性的同时，既确保了各模态独特信息的充分保留，又通过显式跨模态交互弥补了传统方法对非文本模态利用不足的缺陷，形成一种兼顾单模态保真与跨模态协同的新型适应机制。
部分模态推理暴露 LoRA 对非文本模态利用不足的现象
本图通过“部分模态推理”实验直观揭示了现有 LoRA 在 MLLM 微调中的瓶颈：当仅允许文本 token 进入 LoRA 通路时，模型在音视频文本、视觉文本、语音文本三类任务上的性能与全模态几乎持平；而一旦只允许音频或视觉 token 进入 LoRA，准确率则显著下滑。这说明共享的低秩矩阵被文本主导优化，非文本模态未能得到充分更新，从而验证了“单模态适应缺失”问题的存在，并直接引出了 MokA 的设计动机——必须把单模态保留与跨模态交互同时纳入低秩更新框架。
MokA 结构示意
本图以音视频文本三模态为例，完整展示了 MokA 的流水线：先由各自独立的低秩矩阵 Aa、Av、A^t 把音频、视觉、文本 token 分别压进低维子空间，实现“单模态压缩”；随后以文本特征为键值、非文本特征为查询，经过轻量级跨注意力把任务描述信息显式注入音频与视觉序列，完成“跨模态增强”；最后由共享的 B 矩阵将三类已交互的低秩表示一次性投影回原始维度，与冻结的预训练权重相加输出。整个过程在保持参数高效的同时，把“单模态保真”与“跨模态对齐”同时写进一次前向传播，直观解释了 MokA 如何弥补传统 LoRA 的模态偏置缺陷。
跨注意力细节
本图把 MokA 的“任务导向跨注意力”放大呈现：在视觉 token 这支路上，已被视觉专属低秩矩阵 A^v 压缩后的视觉序列作为 Query，与同期被文本专属矩阵 A^t 压缩后的文本序列（同时充当 Key 与 Value）做缩放点积注意力，得到文本对视觉的加权响应；该响应乘以可学习系数 λ_v 后与原始视觉低秩表示相加，实现“把问题描述信息动态注入视觉语境”。音频支路同理，由此在低维空间完成非文本模态与任务文本的显式语义桥接，而文本自身保持不动，避免破坏 LLM 原有的语言建模能力。
实验
本表把 MokA 与各类 LoRA 变体放在音频-视觉-文本两大公开基准（MUSIC-AVQA 与 AVE）上同台对比，结果呈现出一条清晰脉络：无论采用 LLaMA2、Qwen2 还是 LLaMA3/Qwen2.5-VL 作骨干，MokA 均以明显优势登顶，且只引入一套模态专属 A 矩阵和共享 B 矩阵，参数量远少于 Multiple LoRA、Uni LoRA+MM LoRA 等“堆矩阵”式 baseline；更重要的是，DoRA、HydraLoRA 等改进虽在方向或门控上动刀，却仍旧共享同一套低秩投影，无法摆脱文本主导优化的桎梏，而 MokA 通过“先分模态压缩、再跨注意力交互、后统一投影”的三步曲，同时释放了单模态细节与跨模态关联，最终把 MUSIC-AVQA 准确率从 LoRA 的 73.4 提升到 75.7（LLaMA2）乃至 79.2（LLaMA3），AVE 从 69.8 提到 74.7，验证了其“多模态感知”设计在真实任务上的有效性与通用性。
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