请介绍大模型微调的主要方法，重点说明 LoRA 的原理、需要调整的参数、适用的任务以及常用的预训练基座模型。
考察说明
考察对大模型微调方法体系的理解和 LoRA 技术的掌握深度
回答思路
- 列举全参微调、PEFT、LoRA 等主流方法并说明差异
- 准确解释 LoRA 低秩分解原理及仅训练增量矩阵的机制
- 说明 LoRA 需要调整的参数量级和超参数
- 列举 LoRA 适用任务（如指令微调、领域适应）
- 指出常用基座模型（如 LLaMA、ChatGLM、Qwen 等）
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