人工智能面试题 · 风险判断 · LoRA
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共 11389 道真题 · 当前筛选命中 14 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LoRA中的低秩矩阵是如何初始化的？为什么要采用这种初始化方式？ 考察对LoRA初始化细节和作用机制的理解第 2 题LoRA和Adapter在原理与实现上有什么区别？ 考察对两种PEFT方法机制差异的深入理解第 3 题LoRA微调中有哪些特别需要注意的点？ 考察对LoRA微调原理、配置、训练与部署中常见风险点的理解第 4 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 5 题小模型用 SFT 与大模型用 LoRA 相比，实际效果一般有何差异？ 考察对模型规模与微调方式综合作用的理解第 6 题LoRA 的权重矩阵通常如何初始化？为什么采用这种初始化方式？ 考察对LoRA初始化细节与其数学意义、训练稳定性的理解第 7 题在应用LoRA微调时，你遇到过哪些困难？是如何解决的？ 考察问题定位与解决能力，以及LoRA实践的深度第 8 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 9 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第 10 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 11 题在LoRA微调中，秩r和缩放因子α等超参数如何选择？它们对模型性能有何影响？ 考察LoRA超参数调整的实践经验与风险判断第 12 题请谈谈你对LoRA微调的理解，尤其是对不同超参数（如秩r、缩放因子alpha、dropout、学习率等）的作用和取值经验。 考察对LoRA微调机制及主要超参数影响的理解深度第 13 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 14 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