模型微调是指在一个已经训练好的模型的基础上，针对特定任务或者特定数据集进行再次训练以提高性能的过程。微调可以在使其适应特定任务时产生显着的结果。
RoBERTa（Robustly optimized BERT approach）是由Facebook AI提出的一种基于Transformer架构的预训练语言模型。它是对Google提出的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的改进和优化。
"Low-Rank Adaptation"（低秩自适应）是一种用于模型微调或迁移学习的技术。一般来说我们只是使用LORA来微调大语言模型，但是其实只要是使用了Transformers块的模型，LORA都可以进行微调，本文将介绍如何利用
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