文章探讨了使用LoRA（低秩适应）微调大型语言模型（LLM）的实用技巧，指出LoRA通过低秩矩阵分解显著降低了训练内存需求。实验表明，尽管LLM训练存在随机性，但结果高度一致。QLoRA（量化LoRA）可在内存受限时使用，节省33%的GPU内存，但会增加39%的训练时间。此外，优化器选择对结果影响较小，而调整LoRA的秩和α值对性能至关重要。