部分验证65% 置信事实精确时间

对于一个4096×4096的权重矩阵，LoRA可能只需要训练两个4096×8的矩阵，将可训练参数量从约1600万降低到约6.5万，减少了99.6%

3

来源数

65%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/7/2

首次发现

有效期至：2026/9/30

来源

AI大模型学习路线拆解：三阶段从应用开发到模型微调

bilibiliAI因斯坦大模型2026/6/13

相关事实

已验证LoRA中低秩矩阵的秩r通常设为8或16，可训练参数量从d×k降至r×(d+k)，降幅可达数百倍78% 相似待验证对LLaMA-7B所有注意力层应用r=8的LoRA，可训练参数量从70亿降至约400万，压缩比超过1750倍71% 相似待验证LoRA可以将可训练参数量减少99%以上71% 相似已验证对于一个 70 亿参数的模型，LoRA 通常只需训练不到 1% 的参数量，显存需求可降低 60% 以上70% 相似

引用此条事实

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