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大白话: 

DL的本质就是矩阵的乘法，就能实现LLM,

假设两个矩阵都很大，一个mxn,一个nxd的矩阵，m,n,d这几个数字可能几千甚至上万的场景，计算起来代价很大，如果我们可以small 这些数字，缩小到10甚至5这样的scenario，cost就非常的小。

训练的时候只训练 右边橙色的AB矩阵

那么基于什么理论，我们可以这么搞呢？ 

 

 

 

 

目前看到讲解最好的博客，难怪点赞数也很高，细节都在里面，比如为什么要low-rank,理论基础是什么，并且还有发散，数学上的内容也比较友好。

【OpenLLM 006】LoRA:大模型的低秩适配-最近大火的lora到底是什么东西？为啥stable diffusion和开源ChatGPT复现都在用？ - 知乎 (zhihu.com) 

Reference

深入浅出剖析 LoRA 技术原理_lora csdn-CSDN博客

【OpenLLM 006】LoRA:大模型的低秩适配-最近大火的lora到底是什么东西？为啥stable diffusion和开源ChatGPT复现都在用？ - 知乎 (zhihu.com)

PaperReading-“Intrinsic Dimension” - 知乎 (zhihu.com) //中科大少年班的孩子写的，挺不错的