什么是LoRA微调

LoRA是大模型微调方法的一种，它的特点是只在模型的 部分权重（如 QKV 矩阵） 上 添加可训练参数
通过 低秩矩阵（A×B） 来优化参数更新
优点：
极大降低显存消耗（deepseek 7B 只需 10GB）
适用于多任务 LoRA 适配器切换
训练速度快

例如在 Transformer 里，自注意力（Self-Attention）计算：
Y=XW，
其中 X 是input, W是原始模型的权重矩阵（全连接层）.
传统的Fine-tuning就是直接对 W 进行梯度更新，导致需要存储整个 W 的更新版本，显存占用极大。

LoRA 关键思想：
不直接更新 W，而是 用两个小矩阵 $A$ 和 $B$ 近似建模 W 的变化：
$W^{\prime }=W+\Delta W$
$\Delta W=AB$

其中：
$A\in {\mathbb{R}}^{d\times r}$
$B\in$