本文是常用算法的快速浏览入门（扫盲），结合论文+代码，从原理、实现以及实际应用上深入介绍。 LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种用于在预训练模型基础上进行高效微调（Fine-Tuning）的算法，特别适用于大规模语言模型（LLMs）。LoRA 通过引入低秩矩阵的方式来适应和调整模型参数，从而在保持预训练模型原有能力的同时，显著减少微调的计算成本和存储需求。（以上如果看不明白，往后看完一定能懂！）

探索Lora：微调大型语言模型和扩散模型的低秩适配方法

本文将从Fine-tuning的本质、Fine-tuning的原理、Fine-tuning的应用三个方面，带您一文搞懂大模型微调：Fine-tuning。