LoRA（低秩自适应）是一种高效的大模型微调技术，通过冻结原始模型参数并引入低秩矩阵来捕捉任务特定特征，从而显著降低计算和存储成本。相比传统全参数微调，LoRA只需训练极少量参数（通常不到原模型的1%