互联网/IT行业面试题 · tech:lora
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共 47588 道真题 · 当前筛选命中 104 道 · 更新 2026-08-05
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考察点
技术栈
第 21 题为什么要用 LoRA 微调 1.7B 规模的模型，而不是全参微调？ 考察对参数高效微调动机与全参微调权衡的理解第 22 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 23 题经典的微调算法有哪些？ 考察对预训练模型常见微调范式的理解和区分能力第 24 题请对比LoRA微调与全参数微调Qwen模型在性能和效果上的差异。 考察对微调方法的理解、性能对比分析及适用场景选择第 25 题LoRA 原理与初始化 考察对LoRA低秩适配原理的理解及初始化策略第 26 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第 27 题请比较 LoRA 训练与全参数训练的优缺点，并说明各自的适用场景。 考察对参数高效微调技术的理解、适用场景判断及权衡能力第 28 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 29 题请介绍 LoRA 微调中的关键参数及其初始化方式。 考察对 LoRA 原理、参数配置和初始化细节的理解第 30 题LoRA有哪些参数可以调？ 考察对LoRA微调关键参数及其影响的理解第 31 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 32 题LoRA和p-tuning v2的区别,以及初始化方式 考察对两类参数高效微调方法在机制和初始化上的异同理解第 33 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 34 题请解释LoRA（低秩适配）的原理及其在模型微调中的作用。 考察对LoRA核心机制的理解及其在参数高效微调中的应用第 35 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 36 题请简述大模型微调的常见方法（如全量微调、LoRA、QLoRA）及其适用场景。 考察对大模型微调技术栈的理解及场景化选型能力第 37 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 38 题请解释 LoRA（低秩适配）微调的核心原理。 考察对 LoRA 原理的理解及其在深度学习微调中的应用第 39 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 40 题请说明LoRA中低秩矩阵的初始化方法，并解释其作用。 考察对LoRA初始化策略及其对训练稳定性影响的理解