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LoRA
Low-Rank Adaptation — 事前学習済みモデルの重みを凍結し、各層に訓練可能な低ランク行列を注入するパラメータ効率的なファインチューニング手法です。LoRA は訓練可能なパラメータ数を劇的に削減し（通常、完全なファインチューニングの 1～10%）、同等のパフォーマンスを達成します。大規模 VLA モデルを特定のロボット実装体またはタスクに適応させるために、ますます使用されています。
Low-Rank Adaptation — 事前学習済みモデルの重みを凍結し、各層に訓練可能な低ランク行列を注入するパラメータ効率的なファインチューニング手法です。LoRA は訓練可能なパラメータ数を劇的に削減し（通常、完全なファインチューニングの 1～10%）、同等のパフォーマンスを達成します。大規模 VLA モデルを特定のロボット実装体またはタスクに適応させるために、ますます使用されています。