SORSA（奇異值和正交正則化奇異向量適應）方法的核心思想是利用奇異值分解（SVD）來有效地調整大型語言模型（LLMs），這一方法可以被擴展到其他領域，如計算機視覺和科學計算。首先，在計算機視覺中，SORSA可以應用於卷積神經網絡（CNNs）中，通過對預訓練權重進行SVD，將其分解為主要和殘餘權重，僅訓練主要權重以減少計算資源的需求。這樣的做法不僅能夠保持模型的性能，還能提高訓練效率，特別是在處理高解析度圖像時。
在科學計算領域，SORSA可以用於數值模擬和數據擬合問題。通過將模型的參數進行奇異值分解，研究人員可以專注於最重要的參數，從而提高計算的穩定性和效率。此外，SORSA的正交正則化機制可以幫助保持模型的穩定性，防止在處理複雜數據時出現過擬合現象。這些特性使得SORSA在多種應用場景中都具有廣泛的適用性。