人工智能面试题 · 技术原理 · LoRA
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共 11389 道真题 · 当前筛选命中 234 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理 · LoRA
考察点
技术栈
第 61 题LoRA微调在显存上主要节省的是哪部分空间？ 考察对LoRA原理及其显存优化机制的理解第 62 题请详细介绍你基于LoRA微调语言模型的项目。 考察对LoRA微调原理、训练流程与效果评估的理解第 63 题介绍一下LoRA的原理。 考察对LoRA技术原理、参数高效微调机制的理解第 64 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 65 题请阐述LoRA的原理，以及其中A、B矩阵的初始化方式和秩（Rank）的设置考量。 考察对LoRA核心机制、初始化细节和超参选择的理解第 66 题请解释LoRA的原理、初始化方式，以及为什么LoRA通常比全参数微调（SFT）更高效。 考察对LoRA低秩分解原理、初始化策略及其相对全参数微调优势的理解第 67 题请解释Textual Inversion和LoRA在模型微调或个性化生成中的作用。 考察对生成模型参数高效微调技术的原理与区别的理解第 68 题用的什么微调，请讲一下LoRA和P-tuning的原理。 考察对主流参数高效微调方法的原理理解与对比能力第 69 题讲一下LoRA微调技术原理。 考察对低秩适配微调方法的理解及其与全参微调的差异第 70 题请解释 LoRA 的核心原理，即如何通过低秩矩阵实现参数高效微调。 考察对 LoRA 数学原理与实现细节的理解第 71 题同样是低秩分解，为什么LoRA推理时慢而MLA快？请对比两者在推理过程中的差异。 考察对低秩分解不同应用方式的辨析，尤其是推理阶段的实际影响第 72 题LoRA 和全参数微调相比，在推荐场景下各自的优缺点是什么？ 考察对参数高效微调技术在推荐系统中的理解与选型能力第 73 题LoRA微调时的优化目标是什么？使用什么损失函数？ 考察对LoRA微调训练目标与损失函数选型的理解第 74 题讲一下LoRA和QLoRA,后者有什么好处 考察对参数高效微调方法及其差异的理解第 75 题请讲讲 LoRA 微调的原理，并对比全量参数 SFT 的耗时差异。 考察对参数高效微调技术的理解及微调耗时估算能力第 76 题LoRA的矩阵怎么初始化？为什么要初始化为全0？ 考察LoRA初始化机制及其对训练稳定性和参数更新方向的影响第 77 题你在项目中使用 LoRA 微调 LLM,请说明你设置的 rank、alpha 值,并分析它们对性能和收敛速度的影响。 考察对 LoRA 超参数作用机制的理解及实验分析能力第 78 题请介绍 LoRA 和 P-Tuning 这两种参数高效微调方法的原理，并对比它们的异同。 考察对参数高效微调技术原理的理解与对比能力第 79 题请介绍LoRA的常见参数及其缩放设置对模型效果的影响。 考察对LoRA原理、参数配置和缩放机制的理解第 80 题LoRA 为什么有效？请从低秩性和少样本适配角度解释其有效性。 考察对LoRA有效性的本质原因与直觉理解的掌握