大型語言模型（LLM）如 GPT、LLaMA 在通用任務上表現出色，但若要在特定領域（例如醫療、法律或客服）發揮更專業的效果，往往需要進一步的 微調（Fine-tuning）。然而，完整微調需要龐大的計算資源與資料集，因此催生出更高效的技術──LoRA（Low-Rank Adaptation）。

微調（Fine-tuning）的概念

微調是將一個已經訓練好的基礎模型，再針對特定任務進行訓練，讓模型能更好地理解領域需求。常見的方式包括：

• 全參數微調：重新訓練模型所有參數，效果最好，但計算成本極高。

• 部分參數微調：僅調整特定層，例如最後幾層的權重，以降低訓練資源需求。

雖然微調能顯著提升模型專業度，但在大模型時代，資源消耗常成為瓶頸。

LoRA 的出現

LoRA（Low-Rank Adaptation） 提供了一種更輕量的解決方案。它的核心思想是：

1. 不直接更新原始模型的大量參數，而是 插入額外的低秩矩陣 來近似需要學習的權重變化。

2. 訓練時僅調整這些新增的參數，原始模型保持凍結狀態。

3. 因此，LoRA 不僅大幅降低訓練成本，也讓部署更靈活。

舉例來說，原本需要數百 GB 的顯示記憶體（VRAM）才能進行全參數微調，而使用 LoRA 後，可能只需數十 GB 甚至更少即可完成。

應用場景

• 客製化對話機器人：調整模型語氣與專業詞彙。

• 專業文件生成：如法律文本、醫學報告。

• 特定產業需求：金融風險分析、客服回覆、教育教材設計等。

總結

微調讓模型更懂使用者需求，而 LoRA 則提供了一條更輕量化、成本更低的道路。隨著這些技術普及，個人與企業都能更容易打造符合自身需求的智慧型 AI 工具。