确实，微调（SFT）和LoRA（Low-Rank Adaptation）是两种不同的模型训练技术，它们可以分别或结合使用。微调（SFT）是一种快速调整预训练模型以适应特定任务的方法。它通常涉及到在预训练模型的基础上进行额外的训练，以便学习如何针对特定任务生成更准确的输出。LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种模型训练技术，旨在通过保持预训练模型的大部分权重不变，只引入少量新增参数来减少参数量和计算成本，同时维持模型性能。LoRA适用于参数非常大的预训练模型，例如像LLaMA这样的模型。在实践中，这两种方法可以独立使用，也可以结合使用。例如，你可以先使用微调对预训练模型进行适配，然后再使用LoRA进一步优化这个模型，以减少参数量和计算成本，同时保持模型的性能。所以，从理论上讲，是的，LoRA可以在SFT之后进行。然而，具体如何使用这两种技术，以及何时使用其中一种技术而不用另一种，取决于具体的任务和资源限制。
