人工智能面试题 · 技术选型 · LoRA
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 111 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术选型 · LoRA
考察点
技术栈
第 41 题请介绍LoRA的核心原理及其在微调大模型中的作用。 考察对LoRA原理、机制和实际应用的掌握第 42 题LORA和全参数微调的区别 考察对参数高效微调与全参数微调机制、适用场景及权衡的理解第 43 题请描述LoRA训练的主要参数和标准流程。 考察对LoRA微调关键参数和训练流程的理解第 44 题讲一下 LoRA 微调的原理。 考察对大模型参数高效微调方法 LoRA 的核心机制理解第 45 题通常在模型的哪些参数矩阵上添加LoRA？请列举常见的目标模块并说明理由。 考察对LoRA应用位置的理解及模型结构知识第 46 题你了解大模型微调吗？请说明QLoRA的原理。 考察对大模型微调方法及QLoRA技术原理的理解深度第 47 题请分别介绍 LoRA、SFT 和 GRPO 的概念、作用与适用场景。 考察对三种主流模型训练与微调技术的理解深度与区分能力第 48 题请解释大模型微调的原理，并对比介绍LoRA、P-Tuning等常见微调方式的区别。 考察对大模型微调原理及主流参数高效微调方法的理解第 49 题请介绍大模型微调的主要方法，重点说明 LoRA 的原理、需要调整的参数、适用的任务以及常用的预训练基座模型。 考察对大模型微调方法体系的理解和 LoRA 技术的掌握深度第 50 题LoRA技术有哪些优势？ 考察对LoRA参数高效微调方法的原理理解和应用价值第 51 题目前大语言模型常用的微调方式有哪些？ 考察对主流LLM微调范式的整体认知与优劣比较第 52 题请介绍LoRA的原理，并与P-Tuning进行对比。 考察对参数高效微调方法的理解与对比分析能力第 53 题在有限算力条件下，大模型微调有哪些常用方法？ 考察有限算力下大模型微调的常见技术方案及其适用场景第 54 题LoRA的原理是什么，你是怎么理解的？ 考察对LoRA低秩适配原理的理解深度和模型微调知识第 55 题LoRA和全参微调有什么区别？ 考察对参数高效微调方法的原理、适用场景和权衡的理解第 56 题如何用LoRA做分类任务的微调？ 考察对LoRA原理、分类任务适配及微调流程的理解第 57 题LoRA的应用场景是什么？ 考察对LoRA技术原理与应用范围的理解第 58 题大模型监督微调（SFT）的常见方式有哪些？ 考察对全量微调、LoRA等方法的理解与选择第 59 题知道LoRA的原理吗？A和B两个矩阵怎么初始化？有了解过其他的初始化方法吗？ 考察对LoRA原理的理解和参数初始化细节第 60 题请解释LoRA（低秩适配）的核心原理，以及它如何减少微调参数量。 考察对LoRA低秩矩阵分解原理的理解