人工智能面试题 · 方案权衡 · LoRA
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共 11389 道真题 · 当前筛选命中 150 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LoRA的原理是什么？如何初始化A、B矩阵？为什么这样初始化？ 考察对LoRA低秩适配原理的理解及初始化细节的掌握第 2 题请介绍 LoRA 及其高效微调的原理，并说明其中降秩（低秩）的作用是什么。 考察对 LoRA 低秩适配机制的深入理解与原理性解释能力第 3 题LoRA 微调中，矩阵 A 和 B 分别如何初始化？为什么 B 初始化为 0 而 A 不用？ 考察 LoRA 初始化原理及其对训练稳定性的影响第 4 题在微调阶段，你会如何选择 Qwen 模型中适合 LoRA 微调的层？请说明理由。 考察对 LoRA 微调原理的理解及针对特定模型结构的层选择策略第 5 题请说明在哪些场景下会选择使用 LoRA 或 PEFT 技术，以及选择它们的理由。 考察对参数高效微调技术适用场景的理解与选型判断第 6 题LoRA相比于其他的微调方式有哪些优点和缺点？ 考察对参数高效微调技术的理解深度及对比分析能力第 7 题你在LoRA微调中具体做了哪些工作？ 考察对参数高效微调方法的理解、实操细节和工程落地能力第 8 题LoRA微调的核心原理是什么？ 考察对低秩适配方法本质的理解，包括参数高效微调的设计动机与实现机制第 9 题请详细解释LoRA的原理、初始化方式及其原因，并与全参数微调（SFT）进行对比。 考察对LoRA核心机制、初始化策略和与全参数微调差异的理解第 10 题为什么要用 LoRA 微调 1.7B 规模的模型，而不是全参微调？ 考察对参数高效微调动机与全参微调权衡的理解第 11 题LoRA 微调在多模态大模型中的应用有何特别之处？ 考察对LoRA原理及其在多模态场景适配性的理解第 12 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 13 题LoRA如何做初始化？ 考察对LoRA参数初始化方式及设计动机的理解第 14 题请对比LoRA微调与全量微调在大语言模型上的性能表现差异，并说明各自的适用场景。 考察对两种微调方式原理、效果与适用性的理解第 15 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 16 题介绍LoRA，它是怎么初始化的？ 考察对LoRA核心机制、参数初始化方式和训练原理的理解第 17 题请描述 LoRA 微调的原理及其优点。 考察对大模型参数高效微调技术 LoRA 的机制理解和优势分析第 18 题LoRA和Prompt Tuning的区别,以及各自适用的场景? 考察对参数高效微调方法的原理理解与场景判断能力第 19 题请对比LoRA微调与全参数微调Qwen模型在性能和效果上的差异。 考察对微调方法的理解、性能对比分析及适用场景选择第 20 题请列举常见的 LoRA 变体家族，并说明各自的原理和优缺点。 考察对 LoRA 及其变体的深入理解和对比分析能力