LoRA Block Weight\

回答: 在引用\[1\]中提到了LLM中的LoRA，LoRA是一种用于训练大规模语言模型的技术。LoRA是Low Rank Adapter的缩写，它是一种用于在大规模语言模型中进行参数微调的方法。LoRA的目标是通过添加少量的适配器参数来实现对预训练模型的微调，从而在不改变整个模型结构的情况下实现特定任务的优化。LoRA的使用可以帮助减少微调所需的计算资源和训练时间，同时保持模型的整体性能。在引用\[3\]中也提到了LoRA的应用。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [huggingface TRL是如何实现20B-LLM+Lora+RLHF](https://blog.csdn.net/qq_18555105/article/details/130207905)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [libgomp-d22c30c5.so.1.0.0:cannot allocate memory in static TLS block](https://blog.csdn.net/DeliaPu/article/details/129187122)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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