电商行业面试题 · tech:lora
电商行业相关面试题，按题目行业基础数据聚合。
共 10617 道真题 · 当前筛选命中 43 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：tech:lora
考察点
技术栈
第 21 题说一下 LoRA 是什么原理 考察对大模型参数高效微调方法的理解第 22 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 23 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 24 题请估算 32B 参数模型全量微调和 LoRA 微调所需的显存量，并说明估算依据。 考察大模型微调显存估算能力和对不同微调方式开销的理解第 25 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 26 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 27 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 28 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 29 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第 30 题讲一下LoRA和QLoRA,后者有什么好处 考察对参数高效微调方法及其差异的理解第 31 题LoRA作为一种高效的微调方法，它的核心原理是什么？能讲讲吗？ 考察对LoRA低秩分解原理和参数高效微调机制的理解第 32 题LoRA的原理是什么，你是怎么理解的？ 考察对LoRA低秩适配原理的理解深度和模型微调知识第 33 题请介绍你对LoRA微调的理解及其适用场景。 考察对LoRA微调原理、优势与应用边界的掌握第 34 题LoRA算法的工作原理是什么？ 考察对LoRA参数高效微调机制的理解第 35 题请介绍你在实验室项目中涉及 LoRA、RAG 和单 Agent 开发的具体工作，并说明你在其中的技术选型和实现思路。 考察候选人对自己项目技术细节的理解深度与实际动手能力第 36 题LoRA初始化如何做？为何是这样做？ 考察对LoRA理论细节、初始化策略及其原因的理解第 37 题你用过哪些大模型微调方式？请简述 LoRA 微调的原理。 考察对大模型微调方法的熟悉程度及对 LoRA 核心机制的理解第 38 题讲讲LoRA 考察对LoRA低秩适配技术的原理、适用场景和实现细节的理解第 39 题LoRA训练相比全参数训练效果如何，为何要用LoRA训练？ 考察对大模型参数高效微调技术LoRA的原理、效果与应用场景的理解第 40 题请阐述LoRA的原理，以及其中A、B矩阵的初始化方式和秩（Rank）的设置考量。 考察对LoRA核心机制、初始化细节和超参选择的理解