人工智能面试题 · LoRA
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 257 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：LoRA
考察点
技术栈
第 201 题为什么LoRA作者最初将可训练矩阵施加在注意力层的q、k、v、o权重上？ 考察对注意力层关键作用及原始论文设计动机的理解第 202 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 203 题请介绍几种大模型微调方式，并说明 LoRA 的原理与优势。 考察对模型微调方法体系及高效微调原理的理解第 204 题在只有少量训练样本的场景下，应该优先选择 LoRA 还是全参数 SFT？相较于 SFT，LoRA 有哪些优势与劣势？ 考察在小样本场景下的微调方法选择及对 LoRA 与 SFT 优劣的全面认知第 205 题LoRA 与全参数微调的核心区别是什么？在显存占用和训练效率上各有什么优劣？ 考察对 LoRA 原理及其在资源效率上相对全参数微调优势的理解第 206 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 207 题请比较 LoRA 训练与全参数训练的优缺点，并说明各自的适用场景。 考察对参数高效微调技术的理解、适用场景判断及权衡能力第 208 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 209 题LoRA微调中alpha和rank参数如何选择？它们对模型的影响分别是什么？ 考察对LoRA超参数作用机理与实际选择策略的理解第 210 题请分享你在使用LoRA进行模型微调时的调参经验。 考察对LoRA关键超参数的理解与调优实践第 211 题LoRA的原理讲一下 考察对LoRA核心机制、参数效率与微调应用的理解第 212 题LoRA的核心思想是什么？ 考察对大模型参数高效微调方法LoRA原理的理解第 213 题你提到用LoRA微调过Qwen，请具体介绍该微调任务的设置、数据规模以及最终效果。 考察候选人实际微调经验与工程细节第 214 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 215 题请解释QLoRA的微调原理，并说明其中使用的量化数据类型。 考察对参数高效微调技术及模型量化机制的理解第 216 题LoRA、P-Tuning和Adapter三种参数高效微调方法有何异同？ 考察对主流参数高效微调技术的对比分析能力第 217 题请解释什么是 LoRA 微调，并说明它是如何减少训练参数的。 考察对 LoRA 微调原理及其参数效率优势的理解第 218 题经典的微调算法有哪些？ 考察对预训练模型常见微调范式的理解和区分能力第 219 题在LoRA中，A和B两个矩阵通常如何初始化？为什么采用这种初始化方式？ 考察对LoRA初始化细节及其原因的理解第 220 题在LoRA微调中，秩r和缩放因子α等超参数如何选择？它们对模型性能有何影响？ 考察LoRA超参数调整的实践经验与风险判断