微调一个大模型时，LoRA 相比全参微调省在哪里？rank 怎么选？为什么它可以在推理时合并回原权重？

面试官在考什么

考察对 PEFT 原理的理解——低秩分解与推理零开销这两个点必须讲到

LoRA预训练与微调SFT

回答框架 · 前两步

1. 冻结原权重，只训练注入的低秩矩阵 A、B，可训练参数量降到 1% 量级，优化器状态也大幅减少
2. rank 越大容量越强、越容易过拟合；小 rank 适配风格/格式，大 rank 才可能装新知识

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