什么是LoRA，LoRA什么意思

什么是LoRA，LoRA什么意思

LoRA全称为Low-Rank Adaptation of Large Language Models（大型语言模型的低秩适应），是一种用于微调大型预训练语言模型的技术。其主要目的是通过在特定层插入低秩矩阵来减少参数量，旨在降低训练过程中所需的计算资源和存储需求的同时，提高模型的效率和性能。

LoRA技术通过在大型语言模型中引入少量可训练的低秩矩阵，而不是直接修改原有的稠密权重矩阵，这样可以显著减少显存占用并加速训练过程。这种方法不仅能够保持预训练模型大部分参数不变，还能在特定任务上进行有效的适应和调整。

LoRA的应用场景非常广泛，特别是在需要快速、高效地对大语言模型进行风格定制或特定任务微调时表现出色。例如，在Stable Diffusion等AI绘画工具中，LoRA允许使用低阶适应技术来快速微调扩散模型，从而实现对输出图片结果的调整。

总结而言，LoRA是一种创新的低秩近似方法，旨在通过减少训练参数数量来提升大型语言模型的微调效率和效果。