LoRA 低秩适配

一家老字号饭店的总厨手艺极好，可惜只会做本帮菜，如今要改做川菜。老板以为得把总厨送回学校重学三年。老掌柜摇头：手艺一个字都别动，给他配两个小徒弟就够。一个徒弟负责把客人的话压成窄窄一行、只留最要紧的几个字；另一个徒弟再把这一行撑开，翻成总厨要做的那道川菜。要学的新东西，全落在这两片薄薄的小本子上。总厨的手艺照旧，整个厨房照常开火，只是多了两个上手极快的徒弟。半年后要换粤菜，两个徒弟换一换，总厨还是那个总厨。

这说的就是 LoRA。

故事里的人事物，对应的是：
· 总厨十年手艺一个字别动 = 冻结预训练模型的主体权重
· 两个小徒弟 = 两个低秩小矩阵（先降维、再升维）
· "只改这两行翻译" = 只训练 A×B 那点增量，参数量远小于全量
· 换菜系只换徒弟 = 一个主干挂多个 LoRA，按任务即插即换
· 徒弟上手极快 = 训练成本从重训全模型降到小任务级