LoRA 的关键在于其模型适应方法，而无需深入研究重新训练整个模型的复杂性。 与每个参数都可能发生变化的传统微调不同，LoRA 采用了更智能的路线。 它将预训练的模型权重冻结，并将可训练的秩分解矩阵引入 Transformer 架构的每一层。 这种方法大大减少了可训练参数的数量，确保了更有效的适应 ...