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低秩适配（LoRA）方法解析
资料介绍
一、低秩适配的核心概念与提出背景
大语言模型与预训练视觉模型的快速发展，使得模型参数规模呈现指数级增长，GPT系列模型参数量从亿级攀升至万亿级，视觉领域的ViT-L、CLIP等大模型也普遍拥有数十亿级别的可训练参数。对这类大模型进行全参数微调需要消耗极高的计算资源，单张消费级GPU甚至无法容纳单轮训练的梯度与优化器状态，普通研究机构与开发者很难承担全参数微调的硬件与时间成本。同时，全参数微调会覆盖原预训练模型的通用能力，且每个下游任务都需要保存一份完整的模型参数副本，存储成本也随任务数量线性增长，极大限制了大模型在多场景下的落地应用。
为解决这一痛点，研究者们开始探索参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）方法，这类方法只微调模型中极小比例的参数，同时保留预训练模型的全部通用知识，在性能接近全参数微调的同时大幅降低计算与存储成本。低秩适配（Low-Rank Adaptation, LoRA）就是PEFT领域最具代表性的方法之一，由Edward J. Hu等人在2021年正式提出，核心思路基于“大模型训练过程中产生的权重更新具有低秩特性”这一关键假设。
LoRA的核心原理并不复杂：对于预训练好的大模型，我们冻结原有全部参数不参与更新，只在模型的每个Transformer注意力块中新增两个低秩矩阵，用于模拟权重更新过程。假设原注意力块的权重矩阵维度为
，权重更新量
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