scaling 控制适应程度指的是对原始模型权重的修改幅度。让我用具体例子解释：
假设我们有一个原始的权重矩阵：
原始权重 = [[1000, 2000],[3000, 4000]]
现在看两种不同的 scaling 值如何影响更新：
- 当
scaling = 2(alpha=8, r=4) 时：
LoRA更新 = [[80, 100],[180, 228]]新权重 = [[1080, 2100], # 1000+80, 2000+100[3180, 4228]] # 3000+180, 4000+228
这种情况下的改变相对温和，大约是原始值的 8-10%
- 当
scaling = 8(alpha=32, r=4) 时：
LoRA更新 = [[320, 400], # 80*4, 100*4[720, 912]] # 180*4, 228*4新权重 = [[1320, 2400], # 1000+320, 2000+400[3720, 4912]] # 3000+720, 4000+912
这种情况下的改变更剧烈，大约是原始值的 30-40%
所以 “适应程度” 具体表现在：
-
对原始模型的影响大小
- scaling 小：微小的调整，保持模型主要特性
- scaling 大：显著的改变，更强的任务适应性
-
学习新任务的速度
- scaling 小：学习较慢，但稳定
- scaling 大：学习较快，但可能过拟合
-
在实践中的选择
- 如果新任务与原始任务很相似：用小的 scaling
- 如果新任务差异较大：可以用大的 scaling
- 通常从小的 scaling 开始尝试，根据效果调整
比如在情感分析任务中：
- 原模型已经理解基本的语言结构
- 小的 scaling (如2)：微调模型识别特定领域的情感词
- 大的 scaling (如8)：让模型学习完全不同的情感表达方式
