电商行业面试题 · 方案权衡 · LoRA
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共 10617 道真题 · 当前筛选命中 27 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：方案权衡 · LoRA
考察点
技术栈
第 1 题为什么用 LoRA 以及 LoRA 的原理和优缺点？ 考察对参数高效微调方法的理解、适用场景和权衡能力第 2 题为什么LoRA应用于FFN层是有效的？ 考察对FFN层参数量大和低秩特性的理解第 3 题LoRA 初始化是怎么做的？通常使用的秩是多少，为什么不选其他数值？ 考察 LoRA 技术细节、参数初始化与秩选择原理第 4 题模型微调用的是全参微调还是LoRA微调，为什么这么选？ 考察对LLM微调方法的理解、方案选型依据与资源权衡第 5 题同样是低秩分解，为什么LoRA推理时慢而MLA快？请对比两者在推理过程中的差异。 考察对低秩分解不同应用方式的辨析，尤其是推理阶段的实际影响第 6 题LoRA微调中alpha和rank参数如何选择？它们对模型的影响分别是什么？ 考察对LoRA超参数作用机理与实际选择策略的理解第 7 题LoRA 的 rank（秩）高低分别会对模型微调效果和训练资源产生什么影响？ 考察对 LoRA 超参数 rank 的调节作用与权衡的理解第 8 题请介绍LoRA的常见参数及其缩放设置对模型效果的影响。 考察对LoRA原理、参数配置和缩放机制的理解第 9 题请说明LoRA在大语言模型微调中有哪些优势，并对比全量微调。 考察对LoRA实用优势的全面理解第 10 题LoRA（低秩适配）可以应用在哪些模型或模块上？ 考察对LoRA适用范围的广度理解第 11 题请解释LoRA微调的原理及其主要优势。 考察对参数高效微调技术LoRA的原理理解与对比能力第 12 题在只有少量训练样本的场景下，应该优先选择 LoRA 还是全参数 SFT？相较于 SFT，LoRA 有哪些优势与劣势？ 考察在小样本场景下的微调方法选择及对 LoRA 与 SFT 优劣的全面认知第 13 题在什么场景下你会优先选择 LoRA 而不是其他参数高效微调方法？请结合具体场景说明。 考察根据任务特征选择合适微调方法的能力第 14 题LoRA 与 Prefix Tuning 有哪些主要区别？在什么场景下你会优先选择 LoRA？ 考察对大模型参数高效微调技术的理解深度与选型决策能力第 15 题如果要运用 LoRA 来对电商推荐场景进行微调，你会如何设计相应的数据和标签呢？ 考察 LoRA 微调在推荐场景中的数据与标签设计能力第 16 题请分别说明LoRA和DeepSpeed的优缺点，以及在什么场景下适合使用它们？ 考察对模型微调与分布式训练工具的对比分析能力第 17 题LoRA 为什么会以支路形式并联在主干网络旁边，而不是串联地接在主干之后？ 考察对 LoRA 低秩增量更新机制与神经网络结构设计的理解第 18 题Lora的原理是什么？LORA在推理的时候怎么与原参数融合，从而不带来时间成本？ 考察对LoRA原理、参数低秩分解及推理阶段参数合并机制的理解第 19 题MLA在推理时为什么比LoRA更快？请从推理阶段的计算和内存开销角度分析原因。 考察对推理性能差异原因的分析，区分训练与推理的不同考量第 20 题请比较 LoRA 和 Prefix Tuning 在机制上的主要区别。 考察对两种参数高效微调方法机制差异的理解