轻量化:由于参数量的大幅减少,LoRA能够显著降低微调过程中的计算资源消耗,使得在有限资源下进行大规模模型的微调成为可能。 高效性:LoRA的低秩近似方法能够快速收敛,提高微调效率,缩短模型上线时间。 然而,LoRA也存在一些潜在的缺点: 效果损失:由于低秩近似可能带来的信息损失,LoRA在微调过程中可能会导致模型性能下降,特别...