淘天集团面试题 · tech:lora
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共 2775 道真题 · 当前筛选命中 14 道 · 更新 2026-08-05
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考察点
技术栈
第 1 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 2 题什么是低秩分解？ 考察对秩、矩阵分解和低秩近似的数学直觉第 3 题LoRA微调方法要解决的核心问题是什么？ 考察对LoRA原始动机和参数量控制的理解第 4 题介绍一下LoRA的原理。 考察对LoRA技术原理、参数高效微调机制的理解第 5 题请介绍 LoRA 和 P-Tuning 这两种参数高效微调方法的原理，并对比它们的异同。 考察对参数高效微调技术原理的理解与对比能力第 6 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 7 题请解释 LoRA 的核心原理及其在微调中的优势。 考察对低秩适配方法原理的理解与实际应用场景第 8 题请手写实现一个简单的LoRA（低秩适配）模块，并说明其核心设计。 考察LoRA实现细节与参数高效微调原理第 9 题请介绍LoRA的原理，并与P-Tuning进行对比。 考察对参数高效微调方法的理解与对比分析能力第 10 题大模型监督微调（SFT）的常见方式有哪些？ 考察对全量微调、LoRA等方法的理解与选择第 11 题请说明LoRA中低秩矩阵的初始化方法，并解释其作用。 考察对LoRA初始化策略及其对训练稳定性影响的理解第 12 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 13 题请介绍几种常见的 PEFT（参数高效微调）方式及其适用场景。 考察对参数高效微调方法的理解与选型能力第 14 题什么类型的模型可以用LoRA进行微调？ 考察基于线性变换的可微神经网络适用范围判断