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 241 题请比较 LoRA 和 Prefix Tuning 在机制上的主要区别。 考察对两种参数高效微调方法机制差异的理解第 242 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第 243 题请分别说明LoRA、SFT、DPO的适用场景与关键区别，并谈谈在实际项目中如何选择使用它们。 考察对参数高效微调、监督微调及偏好对齐技术的理解与应用能力第 244 题LoRA初始化如何做？为何是这样做？ 考察对LoRA理论细节、初始化策略及其原因的理解第 245 题LoRA 与 Prefix Tuning 有哪些主要区别？在什么场景下你会优先选择 LoRA？ 考察对大模型参数高效微调技术的理解深度与选型决策能力第 246 题训练 LoRA 模型时，你是如何选择冻结层的？依据是什么？ 考察对 LoRA 机制的理解、冻结层策略及实际决策依据第 247 题在LoRA中，什么是秩？它如何影响微调的参数量与效果？ 考察对矩阵秩概念及LoRA中超参数r的理解第 248 题LoRA为什么可以用少量参数实现接近全量微调的效果？ 考察对LoRA原理、低秩假设及高效微调机制的理解第 249 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第 250 题LoRA怎么做矩阵的初始化，为什么这样做？ 考察对LoRA初始化策略及训练稳定性的理解第 251 题LoRA 的 rank（秩）高低分别会对模型微调效果和训练资源产生什么影响？ 考察对 LoRA 超参数 rank 的调节作用与权衡的理解第 252 题在微调项目中，你如何选择和使用PEFT库或LLaMA-Factory这类工具？ 考察对微调工具链的选择能力和工程适配意识第 253 题在LoRA训练的时候,用多少资源,用的什么卡,占用多少显存,一个模型有哪些模块是占用显存的,分别分析一下占用大小 考察对LoRA训练资源需求、GPU显存占用构成及模型各模块显存分布的深入理解第 254 题解释 LoRA 微调的基本原理，包括其核心思想和工作方式。 考察对 LoRA 参数高效微调机制的理解第 255 题请详细讲解LoRA微调的原理、优势及应用场景。 考察对LoRA微调机制的理解、与全量微调的对比及实际应用考量第 256 题使用 LoRA 微调模型时，需要调整哪些超参数？这些参数的选值依据是什么，它们分别对训练和效果产生什么影响？ 考察对 LoRA 微调机制及超参数调优逻辑的理解第 257 题请概述 LoRA 微调的原理、关键超参数选择以及适用场景。 考察对 LoRA 微调核心机制、实践配置和适用边界的理解