LoRA（低秩适应）是一种高效微调大语言模型的方法。该方法通过冻结预训练模型参数，仅训练低秩分解的增量矩阵（B和A）来适应下游任务，显著减少了可训练参数量（从d×k降至d×r+r×k）。LoRA在微调时不会增加推理延迟，且比Adapter、Prefix-Tuning等方法更具优势。其关键实现包括：将权重增量ΔW分解为BA乘积，采用B初始化为0、A为高斯分布的初始化策略，并通过α/r系数控制微调强度

这篇论文提出了一种新型的跨触发器后门攻击方法EmbedX，针对大型语言模型的潜在安全威胁展开研究。通过将离散token触发器转化为可优化的连续embedding向量，该方法实现了对不同语言和风格输入的统一触发。研究者设计了频域和梯度双约束机制，有效隐藏了后门特征，使有毒样本在模型内部表示上与正常样本接近。实验表明，该方法在多个LLM和不同任务上攻击成功率接近100%，仅需0.53秒即可完成攻击，且

LoRA（低秩适应）是一种高效微调大语言模型的方法。该方法通过冻结预训练模型参数，仅训练低秩分解的增量矩阵（B和A）来适应下游任务，显著减少了可训练参数量（从d×k降至d×r+r×k）。LoRA在微调时不会增加推理延迟，且比Adapter、Prefix-Tuning等方法更具优势。其关键实现包括：将权重增量ΔW分解为BA乘积，采用B初始化为0、A为高斯分布的初始化策略，并通过α/r系数控制微调强度

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