LoRA es una tecnica ligera de adaptacion de modelos que reduce el consumo de memoria y permite ajustar grandes redes neuronales sin necesidad de entrenar todos los parametros a la vez Aun asi estudios recientes revelan resultados variables al aplicarla en dominios complejos como la generacion de codigo y la resolucion de problemas matematicos
En el caso del codigo la capacidad de LoRA para captar patrones sintacticos y semanticos se ve limitada frente a metodos de ajuste completo donde cada parametro tiene posibilidad de adaptarse mas finamente En matematicas LoRA a veces presenta dificultades para manejar calculos avanzados o demostraciones formales que requieren un nivel mas alto de precision y coherencia logica
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