LoRA（Low-Rank Adaptation）训练是一种用于模型微调的高效技术。

在深度学习中，模型通常具有大量的参数。当进行微调时，修改所有参数可能计算成本高昂且容易导致过拟合。LoRA 训练的核心思想是通过低秩分解来限制参数的更新范围。

具体来说，它不是直接微调模型的所有参数，而是在模型中插入一些可训练的低秩矩阵，并只训练这些低秩矩阵的参数。这样，在保持模型大部分参数固定的情况下，能够以较小的计算量和参数数量实现对模型的有效微调。

LoRA 训练具有以下优点：

1. 高效性：显著减少了训练所需的计算资源和时间，因为只需要更新少量的参数。
2. 灵活性：可以方便地应用于各种预训练模型，并且可以根据具体任务和数据的特点调整低秩矩阵的大小和结构。
3. 避免过拟合：由于只调整了有限的参数，降低了过拟合的风险。

例如，在自然语言处理中，对于一个预训练的大型语言模型，使用 LoRA 训练可以在不改变模型主体结构的情况下，针对特定的文本生成任务快速调整模型的性能。

总之，LoRA 训练为模型的微调提供了一种高效、灵活且有效的方法，尤其适用于计算资源有限或需要快速适应新任务的情况。