LoRA：大型语言模型（LLMs）的低秩适应；低秩调整、矩阵的低秩与高秩
目录
LoRA：大型语言模型（LLMs）的低秩适应
一、LoRA的基本原理
二、LoRA的举例说明
三、LoRA的优势
低秩调整、矩阵的低秩与高秩
一、低秩调整（LoRA）
二、矩阵的低秩
三、矩阵的高秩
LoRA：大型语言模型（LLMs）的低秩适应
LoRA（Low-Rank Adaptation of LLMs），即大型语言模型（LLMs）的低秩适应，是一种高效的微调技术。它通过向模型中添加少量可训练参数（以低秩矩阵的形式），同时保持原始模型参数不变，实现了对LLM的快速定制化。以下是对LoRA的详细举例说明：
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