¿Por qué LoRA puede sobreajustarse incluso con un número pequeño de parámetros? ¿Afecta la elección del rango al sobreajuste?

LoRA (Low-Rank Adaptation) может переобучаться даже при небольшом числе параметров, потому что адаптация происходит на ограниченном наборе параметров, которые могут слишком сильно подстраиваться под тренировочные данные, особенно если данных мало или они не разнообразны.

Выбор rank (ранга) влияет на емкость модели: меньший ранг ограничивает способность модели подстраиваться, снижая риск переобучения, но может ухудшить качество адаптации. Больший ранг увеличивает гибкость и риск переобучения. Поэтому выбор ранга — компромисс между способностью модели учиться и устойчивостью к переобучению.