互联网/IT行业面试题 · tech:lora
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共 47588 道真题 · 当前筛选命中 104 道 · 更新 2026-08-05
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考察点
技术栈
第 81 题LoRA 是什么？它通过什么机制减少大模型微调时的参数量？ 考察对LoRA核心机制与参数效率原理的理解第 82 题你在模型微调中使用了哪个框架实现LoRA？选择该框架的理由是什么？ 考察对LoRA微调框架的熟悉程度及其选型考量第 83 题什么是低秩分解？ 考察对秩、矩阵分解和低秩近似的数学直觉第 84 题介绍你在微调项目中负责的工作，并谈谈大模型微调最重要的是什么？ 考察对微调全流程的参与深度及对微调核心要素的理解第 85 题结合你的实践经验，LoRA 微调中有哪些需要注意的经验或常见坑？ 考察候选人在 LoRA 微调实践中的经验总结与问题解决能力第 86 题请讲一下你对 LoRA 的理解 考察对 LoRA 原理、动机和关键设计的掌握第 87 题请分析LoRA的局限性，并提出改进方向。 考察对参数高效微调技术LoRA的深入理解和改进思路第 88 题知道LoRA吗？简述LoRA原理以及工作原理。 考察对LoRA低秩适配的核心原理与工作机制的理解第 89 题什么类型的模型可以用LoRA进行微调？ 考察基于线性变换的可微神经网络适用范围判断第 90 题你做过LoRA微调，那你是怎么选rank值的？合并adapter权重的时候有没有遇到梯度爆炸？ 考察对LoRA超参数选择的理解及对权重合并风险的实际处理能力第 91 题在推荐系统的模型适配中，对比LoRA与全参数微调，它们各自更适合什么样的场景？ 考察对LoRA与全参数微调的原理差异及在推荐系统场景下的适配判断第 92 题LoRA如何做初始化？ 考察对LoRA参数初始化方式及设计动机的理解第 93 题LoRA微调的核心原理是什么？ 考察对低秩适配方法本质的理解，包括参数高效微调的设计动机与实现机制第 94 题在有限算力条件下，大模型微调有哪些常用方法？ 考察有限算力下大模型微调的常见技术方案及其适用场景第 95 题LoRA中特殊的超参数有哪些，分别有什么意义，会对模型有什么影响？ 考察对LoRA核心超参数及其影响的理解第 96 题请介绍大模型微调的主要方法，并说明如何优化微调过程。 考察大模型微调技术储备与工程优化思路第 97 题LoRA和Prompt Tuning的区别,以及各自适用的场景? 考察对参数高效微调方法的原理理解与场景判断能力第 98 题使用 LoRA 微调完成后，推理时是否需要额外挂载 LoRA 适配器？ 考察对 LoRA 推理部署与权重合并的理解第 99 题LoRA的A、B矩阵怎么初始化的？ 考察对LoRA参数初始化细节及训练稳定性的理解第 100 题请解释为什么在微调大模型时常采用 LoRA，以及 LoRA 方法的本质是什么？ 考察对 LoRA 原理及其应用动机的理解