> 本文是与 Deepseek-R1 模型+Search 的对话记录，详细探讨了 LoRA（低秩适应）微调技术中矩阵初始化策略的数学原理。文章分析了为什么在 LoRA 中矩阵 A 采用随机初始化而矩阵 B 采用零初始化的原因，包括保持初始模型稳定性、确保梯度更新有效性、实现逐步学习的低秩更新等方面。同时，文章也解释了为什么反向初始化策略（B随机而A为零）在理论上存在问题，会导致梯度消失和训练效率下降。这些分析有助于理解深度学习中参数高效微调技术的设计原理。
> [!reasoning]-
> 嗯，这个问题是关于LoRA（低秩适应）初始化的。为什么在初始化的时候，矩阵A是随机初始化的，而矩阵B是零初始化的呢？我需要仔细思考一下。