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低秩适配是一种参数高效的微调方法，通过在预训练大模型的权重矩阵中插入可训练的低秩分解矩阵，实现用极少量新参数（通常不到原模型的1%）来适配下游任务，极大降低了微调成本和门槛。
近期常被查询的 AI 概念。
