为什么模型使用了 Transformer 结构，因此可以使用 LoRA 进行 Fine-tuning

抱歉，我之前的回答可能有误导性。目前并没有直接使用LoRA（即Language Representation with Attention）对Transformer模型进行Fine-tuning的概念。LoRA是一种自然语言处理模型，它结合了注意力机制和自回归模型的特点，用于生成文本的任务。

Transformer结构本身已经被证明在自然语言处理任务中非常有效，因此被广泛采用。它通过自注意力机制允许模型在生成输出时对输入序列的不同位置进行加权关注，并且可以并行计算，提高了模型的效率和性能。

Fine-tuning是指在已经训练好的模型上进行微调，使其适应新的任务或数据集。在自然语言处理领域，Fine-tuning通常是指在预训练的语言模型上，通过在特定任务的数据集上进行少量训练，使其具备更好的任务特定能力。

因此，使用Transformer结构的预训练语言模型进行Fine-tuning是一种常见的做法。但具体使用哪种Fine-tuning方法（如使用哪种优化算法、调整哪些超参数等）会根据具体任务和数据集的需求而定。LoRA与Fine-tuning之间没有直接的关系，它们是不同概念和技术。