가중치 분해 저차원 적응
LoRA의 변형으로 가중치를 크기(Magnitude)와 방향(Direction)으로 분해하여 학습 효율을 높이는 기법이다. 기존 LoRA보다 학습 안정성이 높지만 구현 방식에 따라 로더 호환성 문제가 발생할 수 있다.