在之前建立的低秩适配（LoRA）基础理解之上，本章着重介绍高级实现方法和变体，以提高其性能、效率和适用性。我们将考察超出基础LoRA设置的技术，以应对实际LLM微调 (fine-tuning)场景中遇到的具体问题。

您将学习以下内容：

• 初始化策略： 设置LoRA矩阵（$A$和$B$）初始值的不同方法及其对训练过程的影响。
• 权重 (weight)合并： 将训练好的LoRA适配器权重整合回原始模型层的方法，从而简化部署并可能提高推理 (inference)速度。
• 量化 (quantization)LoRA (QLoRA)： QLoRA 背后的原理，该技术通过在训练LoRA适配器时对基础模型应用量化（例如，4位NormalFloat，$NF4$）来大幅降低内存需求。我们将介绍实现细节，包括双层量化和分页优化器的使用。
• 组合方法： LoRA如何与其他参数 (parameter)高效微调（PEFT）技术结合，以可能取得更好效果。

本章包含实用指导，并以一个侧重于为高效LLM微调实现QLoRA的实践练习作结。