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 141 题请介绍LoRA及其变体QLoRA的原理和区别。 考察对参数高效微调方法及其内存优化理解第 142 题LoRA的应用场景是什么？ 考察对LoRA技术原理与应用范围的理解第 143 题LoRA 微调后模型效果不佳，你一般会从哪些方面排查和优化？ 考察对 LoRA 微调问题的系统性排查与调优能力第 144 题请解释LoRA的原理。 考察对大模型参数高效微调技术核心机制的理解第 145 题大模型监督微调（SFT）的常见方式有哪些？ 考察对全量微调、LoRA等方法的理解与选择第 146 题你做过LoRA微调，那你是怎么选rank值的？合并adapter权重的时候有没有遇到梯度爆炸？ 考察对LoRA超参数选择的理解及对权重合并风险的实际处理能力第 147 题解释LoRA训练方法 考察对LoRA原理、机制和应用场景的理解第 148 题知道LoRA的原理吗？A和B两个矩阵怎么初始化？有了解过其他的初始化方法吗？ 考察对LoRA原理的理解和参数初始化细节第 149 题LoRA算法的工作原理是什么？ 考察对LoRA参数高效微调机制的理解第 150 题请解释LoRA微调的原理，并说明它与全量微调相比的主要区别。 考察对参数高效微调技术原理的理解及与全量微调的优势对比第 151 题请解释LoRA（低秩适配）的核心原理，以及它如何减少微调参数量。 考察对LoRA低秩矩阵分解原理的理解第 152 题请介绍 LoRA 的原理，并说明其与全参数微调（Full Fine-tuning）的适用场景对比。 考察参数高效微调方法的原理理解与选型判断第 153 题为什么全量微调与高效微调（如LoRA）效果相差不多，背后的原理是什么？ 考察对参数高效微调机制及其与全量微调效果差异的原理性理解第 154 题MLA在推理时为什么比LoRA更快？请从推理阶段的计算和内存开销角度分析原因。 考察对推理性能差异原因的分析，区分训练与推理的不同考量第 155 题LoRA有没有激活函数，为什么有或没有？ 考察对LoRA低秩适配机制的理解及与激活函数的关系第 156 题你熟悉哪些大语言模型微调方法？请简要说明各自适用场景。 考察对常见微调方法的掌握程度及场景理解第 157 题请解释LoRA的原理，并说明其初始化的常见做法，例如A和B矩阵是否可以全零或全高斯初始化？ 考察对LoRA核心原理和初始化策略的理解第 158 题请解释LoRA的原理，并对比LoRA微调与全参数微调的优劣势。 考察对LoRA机制的理解及对参数高效微调与全参数微调权衡的分析能力第 159 题在什么场景下选择全参SFT，什么场景下选择LoRA微调？ 考察依据资源、数据量和效果目标做出微调策略取舍第 160 题你认为LoRA方法存在哪些缺点？ 考察对LoRA局限性的深度思考与权衡能力