阿里巴巴面试题 · LoRA
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共 2826 道真题 · 当前筛选命中 26 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：LoRA
考察点
技术栈
第 1 题训练LoRA时会调整哪些参数？你有哪些调参经验？ 考察对LoRA训练关键超参数的理解与实际调参经验第 2 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 3 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 4 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 5 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 6 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 7 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第 8 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 9 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 10 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 11 题请解释LoRA（低秩适配）的原理及其在模型微调中的作用。 考察对LoRA核心机制的理解及其在参数高效微调中的应用第 12 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 13 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 14 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 15 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 16 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 17 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 18 题你认为LoRA方法存在哪些缺点？ 考察对LoRA局限性的深度思考与权衡能力第 19 题请介绍一次你微调大模型的经历，并讲讲你的实践过程。 考察候选人大模型微调的实际经验、技术选型与问题解决能力第 20 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