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@@ -42,4 +42,6 @@ LoRA 的更新可以表示为 W + BA，其中 BA 是一个低秩矩阵。
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1. 参数减少：通过减小秩，大幅减少了参数数量，从而减小了模型大小。
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2. 信息保留：通过保留部分原始权重，尽量保持了模型的部分学习能力。
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3. 一致性：对模型中的所有 LoRA 层统一应用这种压缩，确保了整体结构的一致性。
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1. 参数减少：通过减小秩，大幅减少了参数数量，从而减小了模型大小。
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2. 信息保留：通过保留部分原始权重，尽量保持了模型的部分学习能力。
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3. 一致性：对模型中的所有 LoRA 层统一应用这种压缩，确保了整体结构的一致性。
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