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 61 题小模型全参SFT与大模型LoRA微调，在效果上可能有何差异？ 考察权衡模型规模与调优全面性对效果的影响第 62 题请讲解LoRA的原理细节，为什么它能实现对大规模语言模型的参数高效微调？ 考察对LoRA机制的理解及其加速微调的核心理由第 63 题为什么逐层解冻在 LoRA 微调中有时效果更好？ 考察对分层优化、梯度交互和训练稳定性的理解第 64 题在合并LoRA adapter权重时，你是否遇到过梯度爆炸问题？如果有，是如何解决的？ 考察对LoRA合并机制与训练稳定性的理解第 65 题请估算 32B 参数模型全量微调和 LoRA 微调所需的显存量，并说明估算依据。 考察大模型微调显存估算能力和对不同微调方式开销的理解第 66 题小模型用 SFT 与大模型用 LoRA 相比，实际效果一般有何差异？ 考察对模型规模与微调方式综合作用的理解第 67 题LoRA 的权重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初始化细节与其数学意义、训练稳定性的理解第 68 题LoRA微调在显存上主要节省的是哪部分空间？ 考察对LoRA原理及其显存优化机制的理解第 69 题请详细介绍你基于LoRA微调语言模型的项目。 考察对LoRA微调原理、训练流程与效果评估的理解第 70 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 71 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 72 题在应用LoRA微调时，你遇到过哪些困难？是如何解决的？ 考察问题定位与解决能力，以及LoRA实践的深度第 73 题请阐述LoRA的原理，以及其中A、B矩阵的初始化方式和秩（Rank）的设置考量。 考察对LoRA核心机制、初始化细节和超参选择的理解第 74 题请解释LoRA的原理、初始化方式，以及为什么LoRA通常比全参数微调（SFT）更高效。 考察对LoRA低秩分解原理、初始化策略及其相对全参数微调优势的理解第 75 题请解释Textual Inversion和LoRA在模型微调或个性化生成中的作用。 考察对生成模型参数高效微调技术的原理与区别的理解第 76 题用的什么微调，请讲一下LoRA和P-tuning的原理。 考察对主流参数高效微调方法的原理理解与对比能力第 77 题讲一下LoRA微调技术原理。 考察对低秩适配微调方法的理解及其与全参微调的差异第 78 题请解释 LoRA 的核心原理，即如何通过低秩矩阵实现参数高效微调。 考察对 LoRA 数学原理与实现细节的理解第 79 题同样是低秩分解，为什么LoRA推理时慢而MLA快？请对比两者在推理过程中的差异。 考察对低秩分解不同应用方式的辨析，尤其是推理阶段的实际影响第 80 题LoRA 和全参数微调相比，在推荐场景下各自的优缺点是什么？ 考察对参数高效微调技术在推荐系统中的理解与选型能力