专业服务行业面试题 · 方案权衡 · tech:lora
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共 27579 道真题 · 当前筛选命中 28 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LoRA的原理是什么？如何初始化A、B矩阵？为什么这样初始化？ 考察对LoRA低秩适配原理的理解及初始化细节的掌握第 2 题QLoRA训练时量化背景下，如何保证训练稳定性和效果？ 考察对QLoRA原理和训练实践的掌握第 3 题在什么场景下选择全参SFT，什么场景下选择LoRA微调？ 考察依据资源、数据量和效果目标做出微调策略取舍第 4 题小模型用 SFT 与大模型用 LoRA 相比，实际效果一般有何差异？ 考察对模型规模与微调方式综合作用的理解第 5 题用的什么微调，请讲一下LoRA和P-tuning的原理。 考察对主流参数高效微调方法的原理理解与对比能力第 6 题LoRA与QLoRA的区别是什么？ 考察对参数高效微调两种主流方法的原理理解与适用场景辨析第 7 题请介绍大模型微调的主要方法，重点说明 LoRA 的原理、需要调整的参数、适用的任务以及常用的预训练基座模型。 考察对大模型微调方法体系的理解和 LoRA 技术的掌握深度第 8 题LoRA 为什么在工业界广泛应用？请说明其核心原因。 考察对 LoRA 原理及工业界价值的理解第 9 题请分别说明LoRA、SFT、DPO的适用场景与关键区别，并谈谈在实际项目中如何选择使用它们。 考察对参数高效微调、监督微调及偏好对齐技术的理解与应用能力第 10 题请对比说明 LoRA 与指令微调在语言模型微调中的原理、适用场景和优缺点。 考察对两种主流微调方法原理差异与工程选型的理解第 11 题LoRA 微调在多模态大模型中的应用有何特别之处？ 考察对LoRA原理及其在多模态场景适配性的理解第 12 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 13 题请介绍LoRA和QLoRA的基本原理及其主要区别。 考察对参数高效微调技术原理的理解与对比能力第 14 题小模型全参SFT与大模型LoRA微调，在效果上可能有何差异？ 考察权衡模型规模与调优全面性对效果的影响第 15 题请解释QLoRA的微调原理，并说明其中使用的量化数据类型。 考察对参数高效微调技术及模型量化机制的理解第 16 题请解释 LoRA（Low-Rank Adaptation）的原理。 考察对高效参数微调技术核心机制的理解第 17 题请介绍 LoRA 的原理，并说明其与全参数微调（Full Fine-tuning）的适用场景对比。 考察参数高效微调方法的原理理解与选型判断第 18 题请解释QLoRA的原理，以及它支持的量化类型有哪些？ 考察对QLoRA核心机制和量化方案的理解深度第 19 题介绍LoRA，并解释为什么LoRA只训练少量参数就能有效，而不需要训练全参数。 考察对LoRA原理及其参数高效微调机制的理解第 20 题请讲讲 LoRA 微调的原理，并对比全量参数 SFT 的耗时差异。 考察对参数高效微调技术的理解及微调耗时估算能力