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LoRA训练完成后低秩矩阵可合并回原始权重，推理阶段不引入额外延迟

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7/16/2026

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大模型微调完整实战指南：从零入门的路线图

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UnverifiedLoRA通过在预训练模型权重上叠加低秩分解矩阵实现参数高效微调，一致性最高，但每个新角色需要数十张参考图和数小时训练，工程成本高76% similar UnverifiedLoRA通过只训练少量适配层（低秩矩阵旁路训练）来降低微调成本76% similar UnverifiedLoRA中A使用随机高斯初始化，B初始化为零，以确保训练开始时叠加量为零、不破坏原模型能力，推理时不引入额外延迟75% similar

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