自带的PT训练和LORA训练差异大吗？

因为没人宣传,而且没有罗拉LORA那么方便。

有好几种方式的，超类型模型,但那些神经网络对抗训练啊什么之类的都没人宣传啊？用一句话来说，他没什么优势，也没人宣传，也就没人知道，也就没人用了,LORA,这个用途比较广泛，主要是宣传的比较广。

第1点是没人宣传，第2点没多少人训练,第3点，他除非比LORA还要厉害,嗯，但实际情况之中他们三者好像没啥区别,也没人出宣传与对比他们几个模型有啥区别？总而言之，就是有人打广告和没人打广告的区别,都是看up视频看出来的,但剩下的两个模型啊，都没人宣传，没人告知你就别指望小白会去研究。

自己训练下不就知道了，pt训练要求高显存。

一外国老哥的解释：
LoRAs will almost always be better simply due to how the training works.
In more layman terms, TI (Embeddings) trains a model's perception/understanding of prompts only, without actuall affecting the model's "skillset".
LoRA/Dreambooth/Finetune/Hypernetworks will all affect the model's actual "skillset".
大概意思是用途不一样，pt不会扩展底模，只是提高精度或对指定提示词的理解。lora则相当于针对训练的数据集，对底模进行扩展训练。