近年来自然语言处理（NLP）的进步很大程度上是由越来越强大的语言模型推动的，比如 OpenAI 的 GPT 系列大语言模型。然而，这些模型的训练不仅在计算上很昂贵，而且还需要大量的数据、能量和时间。因此，研究人员一直在探索更有效的方法来微调这些预训练模型，使其适应特定的任务或领域，而不会产生重新训练的全部成本。

其中一种方法便是低秩适应（Low-Rank Adaptation, LoRA），这种技术允许更快、更有效地将大型语言模型适应特定的任务或领域。本文将概述LoRA是什么、主要组成、工作原理、优点和局限性，以及它的潜在应用。