电商行业面试题 · 风险判断 · LoRA
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共 10617 道真题 · 当前筛选命中 6 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：风险判断 · LoRA
考察点
技术栈
第 1 题你会如何把 SDXL、ControlNet、LoRA 等技术产品化为可理解的用户功能(如“姿态复现/构图锁定/风格迁移/轻量微调”),同时控制学习成本与误用风险? 考察技术产品化能力、用户价值提炼、学习成本控制与风险边界管理第 2 题LoRA中低秩矩阵的参数初始化策略是什么？为什么这样设计？ 考察对LoRA初始化细节及其动机的理解第 3 题LoRA 的 rank（秩）高低分别会对模型微调效果和训练资源产生什么影响？ 考察对 LoRA 超参数 rank 的调节作用与权衡的理解第 4 题在只有少量训练样本的场景下，应该优先选择 LoRA 还是全参数 SFT？相较于 SFT，LoRA 有哪些优势与劣势？ 考察在小样本场景下的微调方法选择及对 LoRA 与 SFT 优劣的全面认知第 5 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 6 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