请解释LoRA（Low-Rank Adaptation）中关键参数的含义，例如rank（r）、alpha、dropout等。

回答思路

1. 能说明rank（r）控制低秩分解的维度，影响可训练参数量和表达能力
2. 能说明alpha是缩放因子，与rank共同决定最终更新幅度
3. 能说明dropout用于防止过拟合，作用于低秩分解的输入
4. 能解释初始化策略，如A随机初始化、B为零初始化