LoRA微调rank参数设置

大模型LoRA微调的秩（Rank）选择没有绝对标准，核心原则是在显存预算、训练速度与模型性能之间寻找平衡点：通常建议从Rank=8或16起步，若发现模型“学不会”或效果停滞，再逐步提升至32或64，切忌盲目追求高秩，在微调大语言模型时,Rank（秩）决定了低秩适配矩阵的维度，它直接控制了可训练参数的数量和模型的……