为什么LoRA（低秩适配）能够以较少参数实现有效的微调？请解释其核心原理。

Question

Accepted Answer

考察点：考察对LoRA低秩分解与参数高效微调的理解。回答思路：说明预训练模型权重存在低秩特性 解释LoRA冻结原权重并注入低秩矩阵的思路 说明低秩矩阵如何近似增量更新 讨论LoRA在显存与训练效率上的优势

考察说明