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 101 题请比较全参数微调和 LoRA 两种微调方法的优缺点，并说明各自适用的场景。 考察对模型微调方案的理解与取舍能力第 102 题LoRA微调后，如何进一步降低模型的推理计算量？ 考察对LoRA推理优化方法的理解与工程实践能力第 103 题模型的SFT和PEFT训练的时候有什么小trick？ 考察对监督微调与参数高效微调中实践技巧的理解第 104 题你使用过LoRA吗？请解释其原理与其在模型微调中的优势。 考察对LoRA原理和参数高效微调的理解与实践第 105 题说一下 LoRA 是什么原理 考察对大模型参数高效微调方法的理解第 106 题你在模型微调中使用了哪个框架实现LoRA？选择该框架的理由是什么？ 考察对LoRA微调框架的熟悉程度及其选型考量第 107 题请介绍LoRA（低阶自适应）微调的原理，并说明它在实际应用中相比全量微调的优势和可能的局限。 考察对LoRA机制的理解及其在资源受限场景下的应用权衡第 108 题微调的话用了哪些方法？请重点讲讲 LoRA。 考察大模型微调方法及 LoRA 的原理与适用场景第 109 题请介绍LoRA的核心原理及其在微调大模型中的作用。 考察对LoRA原理、机制和实际应用的掌握第 110 题在微调大语言模型时，LoRA模块通常加在哪些层？rank值的设置有什么技巧？ 考察对LoRA机制的理解、应用位置选择及超参数调优经验第 111 题LORA和全参数微调的区别 考察对参数高效微调与全参数微调机制、适用场景及权衡的理解第 112 题请描述LoRA训练的主要参数和标准流程。 考察对LoRA微调关键参数和训练流程的理解第 113 题请介绍LoRA的原理及其在微调中的主要优势。 考察对低秩适配技术的理解及与全参微调的区别第 114 题讲一下 LoRA 微调的原理。 考察对大模型参数高效微调方法 LoRA 的核心机制理解第 115 题Adapter和LoRA有什么区别？ 考察对参数高效微调方法的理解与对比能力第 116 题LoRA的秩一般是如何选取的？ 考察对LoRA低秩分解原理及超参数选择实践的理解第 117 题通常在模型的哪些参数矩阵上添加LoRA？请列举常见的目标模块并说明理由。 考察对LoRA应用位置的理解及模型结构知识第 118 题LoRA的优势有哪些？ 考察对LoRA原理、训练效率与部署优势的理解第 119 题你了解大模型微调吗？请说明QLoRA的原理。 考察对大模型微调方法及QLoRA技术原理的理解深度第 120 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