13. LoRA（Low-Rank Adaptation）是目前常見的大型語言模型（LLM）微調技術。下列何者最能描述 LoRA 對模型訓練與部署造成的「主要影響」？ (A)使模型推論速度大幅加快，回應延遲顯著降低 (B)在不改動原模型主要權重的前提下，僅訓練少量新增參數，大幅降低微調所需的 GPU 記憶體與儲存成本 (C)讓模型具備即時網路搜尋與外部工具呼叫能力 (D)LoRA 產生的權重檔需與原始基座模型完全融合後才能部署，無法以獨立 adapter 形式載入