互联网/IT行业面试题 · 技术选型 · tech:lora
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共 47588 道真题 · 当前筛选命中 42 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术选型 · tech:lora
考察点
技术栈
第 1 题请分别介绍 LoRA、SFT 和 GRPO 的概念、作用与适用场景。 考察对三种主流模型训练与微调技术的理解深度与区分能力第 2 题请介绍LoRA的核心原理及其在微调大模型中的作用。 考察对LoRA原理、机制和实际应用的掌握第 3 题除了 LoRA，你还了解哪些可用于训练和推理优化的技术？ 考察对大模型训练推理优化技术的广度与原理理解第 4 题说说了解哪些LoRA的变体 考察对LoRA及其常见变体的掌握广度与原理理解第 5 题解释 LoRA 微调的基本原理，包括其核心思想和工作方式。 考察对 LoRA 参数高效微调机制的理解第 6 题请介绍大模型微调中全量微调与高效微调的区别，并说明 LoRA 的原理及其常见变体。 考察对大模型微调方法的理解、LoRA 机制掌握及知识广度第 7 题还知道哪些LoRA变体？ 考察对LoRA系列高效微调方法的了解广度与对比能力第 8 题请解释Textual Inversion和LoRA在模型微调或个性化生成中的作用。 考察对生成模型参数高效微调技术的原理与区别的理解第 9 题经典的微调算法有哪些？ 考察对预训练模型常见微调范式的理解和区分能力第 10 题请比较 LoRA 训练与全参数训练的优缺点，并说明各自的适用场景。 考察对参数高效微调技术的理解、适用场景判断及权衡能力第 11 题请介绍 LoRA 微调中的关键参数及其初始化方式。 考察对 LoRA 原理、参数配置和初始化细节的理解第 12 题LoRA有哪些参数可以调？ 考察对LoRA微调关键参数及其影响的理解第 13 题LoRA和p-tuning v2的区别,以及初始化方式 考察对两类参数高效微调方法在机制和初始化上的异同理解第 14 题请解释LoRA（低秩适配）的原理及其在模型微调中的作用。 考察对LoRA核心机制的理解及其在参数高效微调中的应用第 15 题请详细讲解LoRA微调的原理、优势及应用场景。 考察对LoRA微调机制的理解、与全量微调的对比及实际应用考量第 16 题请简述大模型微调的常见方法（如全量微调、LoRA、QLoRA）及其适用场景。 考察对大模型微调技术栈的理解及场景化选型能力第 17 题在微调项目中，你如何选择和使用PEFT库或LLaMA-Factory这类工具？ 考察对微调工具链的选择能力和工程适配意识第 18 题LORA和全参数微调的区别 考察对参数高效微调与全参数微调机制、适用场景及权衡的理解第 19 题LoRA 微调时，应当将低秩适配模块加到模型中的哪些位置？ 考察对 LoRA 机制原理与常见实践的理解第 20 题在模型优化方面，你尝试过哪些模型裁剪或参数高效微调技术，比如 LoRA 或其融合方式？ 考察对模型裁剪和参数高效微调方法的实际应用与理解