互联网/IT行业面试题 · 方案权衡 · tech:lora
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共 47588 道真题 · 当前筛选命中 57 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：方案权衡 · 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 题请讲解LoRA的原理细节，为什么它能实现对大规模语言模型的参数高效微调？ 考察对LoRA机制的理解及其加速微调的核心理由第 3 题介绍一下LoRA的原理。 考察对LoRA技术原理、参数高效微调机制的理解第 4 题LoRA 为什么有效？请从低秩性和少样本适配角度解释其有效性。 考察对LoRA有效性的本质原因与直觉理解的掌握第 5 题请列举常见的 LoRA 变体家族，并说明各自的原理和优缺点。 考察对 LoRA 及其变体的深入理解和对比分析能力第 6 题LoRA 微调中，rank 值应该如何设置？有哪些实践技巧？ 考察对 LoRA 超参数 rank 的理解及折中权衡第 7 题如何在有限算力下做大模型微调？常用方法有哪些？ 考察大模型微调的资源约束意识、常用参数高效微调方法及适用场景第 8 题请解释矩阵的秩是什么，以及为什么 LoRA 中要限制低秩（rank）进行更新。 考察线性代数基础及低秩更新在参数高效微调中的动机第 9 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 10 题为什么要用 LoRA 微调 1.7B 规模的模型，而不是全参微调？ 考察对参数高效微调动机与全参微调权衡的理解第 11 题LoRA微调后，如何进一步降低模型的推理计算量？ 考察对LoRA推理优化方法的理解与工程实践能力第 12 题请对比LoRA微调与全参数微调Qwen模型在性能和效果上的差异。 考察对微调方法的理解、性能对比分析及适用场景选择第 13 题LoRA 原理与初始化 考察对LoRA低秩适配原理的理解及初始化策略第 14 题请解释 LoRA 的核心原理及其在微调中的优势。 考察对低秩适配方法原理的理解与实际应用场景第 15 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 16 题项目中提到用过 QLoRA，能具体说说 QLoRA 是怎么降低资源成本的吗？ 考察对 QLoRA 原理与资源优化机制的理解第 17 题为什么逐层解冻在 LoRA 微调中有时效果更好？ 考察对分层优化、梯度交互和训练稳定性的理解第 18 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 19 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 20 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