什么是LoRA（Low-Rank Adaptation）？

LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适配）是一种参数高效的微调技术，专为适配大型预训练语言模型（如GPT或LLaMA）而设计。它通过将模型的权重更新分解为两个低秩矩阵的乘积，显著减少训练参数的数量（通常降至原模型的1%以下），从而大幅降低计算资源需求和存储成本，同时保持模型在特定任务上的性能。这种方法使得在资源受限环境下高效微调大规模模型成为可能，尤其适合需要快速迭代的AI应用场景。

在AI产品开发的实际落地中，LoRA技术极大地推动了大型模型的定制化部署。例如，在聊天机器人或个性化推荐系统等产品中，开发者可以低成本地微调基础模型以适应不同行业需求或用户偏好，无需重新训练整个模型，这不仅加速了产品上线周期，还降低了运维开销，助力企业实现高效、可扩展的AI解决方案。

对于延伸阅读，推荐Edward Hu等人的论文《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》（arXiv:2106.09685），它详细阐述了技术原理和实验验证。

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