研究：冻结解码器仅修复编码器可压缩KV缓存
原文标题：Freeze the Decoder, Heal the Encoder: Parameter-Efficient Adaptation for SVD-Based KV-Cache Compression
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论文指出在共享学习率下比较参数高效微调方案存在混淆偏差。作者在基于SVD的KV缓存压缩场景中发现，冻结解码器、仅修复编码器看似占优，但为每个方案单独调参后优势消失，仅编码器修复达到同等效果，且可训练参数和优化器状态内存均减少3倍。该结论在Qwen2.5-VL-3B-Instruct等模型上验证。
- 问题
- 参数高效微调方案在共享学习率下比较，会制造虚假优势。
- 方法
- 在 SVD 式 KV 缓存压缩的「修复」微调中，为每个方案单独调学习率并多种子验证，对比冻结解码器与仅修编码器。
- 结果
- 单独调参后仅编码器修复的优势消失，与替代方案持平，同时可训练参数和优化器状态内存各减少 3 倍。
- 影响
- 提醒工程师别用统一学习率做 PEFT 消融，否则会选错方案；KV 缓存压缩可省 3 倍训练内存。
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共享学习率下「冻结解码器仅修编码器」的优势是假象，单独调参后优势消失但省3倍参数。
- •论文指出共享学习率比较参数高效微调方案存在混淆偏差，会压低大参数量方案均值并抬高方差
- •场景为基于SVD的KV缓存压缩：将key/value权重分解为下投影编码器与上投影解码器后短微调
- •共享学习率下仅修编码器看似明显胜出，各方案单独调参后该优势消失，仅达同等效果
- •单独调参后仅编码器修复仍实测节省3倍可训练参数与3倍优化器状态内存
- •在Qwen2.5-VL-3B-Instruct上以每方案调参和三个随机种子验证，并在纯文本测试台复现
为什么重要：提醒微调方案对比必须逐方案调参，否则容易把学习率设置差异误读为方法优势。
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