互联网/IT行业面试题 · 技术原理 · tech:lora
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共 47588 道真题 · 当前筛选命中 95 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理 · tech:lora
考察点
技术栈
第 81 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 82 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 83 题在推荐系统的模型适配中，对比LoRA与全参数微调，它们各自更适合什么样的场景？ 考察对LoRA与全参数微调的原理差异及在推荐系统场景下的适配判断第 84 题LoRA如何做初始化？ 考察对LoRA参数初始化方式及设计动机的理解第 85 题LoRA微调的核心原理是什么？ 考察对低秩适配方法本质的理解，包括参数高效微调的设计动机与实现机制第 86 题LoRA中特殊的超参数有哪些，分别有什么意义，会对模型有什么影响？ 考察对LoRA核心超参数及其影响的理解第 87 题请介绍大模型微调的主要方法，并说明如何优化微调过程。 考察大模型微调技术储备与工程优化思路第 88 题LoRA和Prompt Tuning的区别,以及各自适用的场景? 考察对参数高效微调方法的原理理解与场景判断能力第 89 题使用 LoRA 微调完成后，推理时是否需要额外挂载 LoRA 适配器？ 考察对 LoRA 推理部署与权重合并的理解第 90 题LoRA的A、B矩阵怎么初始化的？ 考察对LoRA参数初始化细节及训练稳定性的理解第 91 题请解释为什么在微调大模型时常采用 LoRA，以及 LoRA 方法的本质是什么？ 考察对 LoRA 原理及其应用动机的理解第 92 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 93 题项目中的大语言模型是如何微调的，训练数据是如何注册到 LLaMA Factory 中的？ 考察对大模型微调流程及 LLaMA Factory 数据注册机制的理解第 94 题有哪些高效微调的方法？ 考察对主流参数高效微调技术的了解与适用场景辨析第 95 题在 LoRA 微调中，秩 r 的大小选择会对模型表现产生哪些影响？如何权衡？ 考察对 LoRA 超参数秩 r 的影响分析与权衡能力