基于SVD从全量训练模型中提取LoRA模型的方法 全量训练模型通常包含大量参数，计算和存储成本较高。通过奇异值分解（SVD）技术，可以从全量模型中提取低秩适配（LoRA）模型，显著减少参数数量，同时保持模型性能。以下步骤详细描述了这一过程。 模型参数矩阵分解 全量训练模型的权重矩阵 ( W \in \mathbb{R}^{m \times n} ) 可以通过SVD分解为三个矩阵的乘积： [ W = U \Sigma V^T ] 其中 ( U \in \mathbb{R}^{m \times m} ) 和 ( V \in \mathbb{R}^{n \times n} ) 是正交矩阵，( \Si...