LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适配）是大模型训练中的一种“高效学新技能”的技术。打个比方，它就像给一个已经会很多知识的大模型，发了一本“速查小手册”——只学手册里的内容，就能快速掌握新任务，而不用把整本书重新背一遍！下面用生活化的例子和简单公式，帮你彻底理解它的原理和应用～一、先搞懂大模型训练的“老方法”有多费劲假设你有一个超厉害的“大模型老师”（比如GPT），它已经学了全世界的大量知识（预训练）。现在你需要让它学会一项新技能，比如“用四川话翻译古诗”。老方法（全参数微调）​：让大模型老师把所有学过的知识“忘掉”一点，然后重新学“四川话翻译古诗”的知识。这就像让一个博士...