LoRA 是如何提升模型能力的？
LoRA (Low-Resource Adaptation) 是一种低资源模型适配方法，可以让大型语言模型 (LLM) 在没有大量数据训练的情况下获得新的能力，比如生成特定风格的文字，进行特定领域的知识问答等。
LoRA的核心原理:
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参数化提示词: LoRA 将提示词进行参数化处理，将其转化为模型参数的一部分。这样一来，提示词不再只是简单的文本信息，而是与模型参数同等的输入量，可以直接影响模型的输出结果。
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学习特定风格: 通过在少量特定领域的文本上训练 LoRA 参数，可以使其学会相关的语言风格和知识。训练过程中，会对 LoRA 参数和模型参数进行联合优化，以捕捉特定领域的特点和知识。
LoRA 的应用场景：
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文本风格迁移: LoRA 可以将模型生成的文字风格调整为指定的格式，比如诗歌、新闻、代码等等。
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领域知识增强: LoRA 可以增强模型在特定领域上的知识能力，比如法律、金融、医疗等等。
LoRA 的优势：
- 只需要少量的特定领域文本: 相较于需要大量数据的传统模型微调，LoRA 只需要少量的特定领域数据即可完成训练。
- 不改变原模型参数: LoRA 仅添加少量参数到模型中，不会影响原模型的参数和功能。
- 可以与其他技术结合: LoRA 可以与其他模型增强技术，例如知识蒸馏和多任务学习，进行结合使用，进一步提升模型的性能。
