是的，在 LoRA（Low-Rank Adaptation）訓練中，Loss 值越低通常表示模型的預測結果越接近參考集的真實值。Loss 值是衡量模型預測與實際結果之間差異的指標，因此，較低的 Loss 值意味著模型在學習過程中更好地擬合了訓練數據。
不過，值得注意的是，過低的 Loss 值也可能意味著模型過度擬合（overfitting），即模型在訓練數據上表現很好，但在未見過的測試數據上表現不佳。因此，除了關注 Loss 值外，還需要檢查模型在驗證集或測試集上的表現，以確保模型的泛化能力。
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