美团面试题 · 方案权衡 · LoRA
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共 3614 道真题 · 当前筛选命中 13 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LongLoRA和LoRA有什么区别？ 考察对两种参数高效微调方法原理与适用场景的理解第 2 题项目中提到用过 QLoRA，能具体说说 QLoRA 是怎么降低资源成本的吗？ 考察对 QLoRA 原理与资源优化机制的理解第 3 题LoRA 为什么有效？请从低秩性和少样本适配角度解释其有效性。 考察对LoRA有效性的本质原因与直觉理解的掌握第 4 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第 5 题LORA和全参数微调的区别 考察对参数高效微调与全参数微调机制、适用场景及权衡的理解第 6 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 7 题FLUX的工作原理，以及LoRA在其中起到什么作用？ 考察对diffusion模型原理及微调机制的理解第 8 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 9 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 10 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 11 题在进行LoRA微调时，你是如何选择rank值的？ 考察对LoRA秩参数选择依据的理解第 12 题请介绍大模型微调中全量微调与高效微调的区别，并说明 LoRA 的原理及其常见变体。 考察对大模型微调方法的理解、LoRA 机制掌握及知识广度第 13 题如何在有限算力下做大模型微调？常用方法有哪些？ 考察大模型微调的资源约束意识、常用参数高效微调方法及适用场景