基础模型，即大规模神经网络，经过多样且广泛的数据集训练，已经极大地推动了人工智能领域的发展，尤其是自然语言处理、计算机视觉和科学发现等领域。然而，这些模型的参数量往往高达数十亿甚至数万亿，这使得将其应用到特定下游任务时面临巨大挑战。低秩适应（Low-Rank Adaptation，简称LoRA）作为一项前景广阔的解决方案，通过一种参数高效的方法在不显著增加计算开销的情况下对基础模型进行微调。 近日，智源社区发布了一篇综述论文，首次全面回顾了LoRA技术。这篇综述不仅涵盖了大型语言模型，还扩展到了其他类型的基础模型，详细介绍了LoRA在不同领域的技术基础、最新进展和应用案例。此外，文章还深入探讨了 LoRA 在理论理解、可扩展性和鲁棒性方面遇到的关键挑战，并指出了未来的研究方向。 对于关注高效基础模型适应的科研人员和实践者来说，这篇综述提供了一个宝贵的资源，能够帮助他们更好地理解 LoRA 技术的核心概念和实际应用，进而在相关领域取得更大的突破。综述内容详实、逻辑清晰，为当前研究和未来探索奠定了坚实的基础。