电商行业面试题 · 技术原理 · tech:lora
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共 10617 道真题 · 当前筛选命中 36 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理 · tech:lora
考察点
技术栈
第 21 题Lora的原理是什么？LORA在推理的时候怎么与原参数融合，从而不带来时间成本？ 考察对LoRA原理、参数低秩分解及推理阶段参数合并机制的理解第 22 题MLA在推理时为什么比LoRA更快？请从推理阶段的计算和内存开销角度分析原因。 考察对推理性能差异原因的分析，区分训练与推理的不同考量第 23 题请比较 LoRA 和 Prefix Tuning 在机制上的主要区别。 考察对两种参数高效微调方法机制差异的理解第 24 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 25 题LoRA作为一种高效的微调方法，它的核心原理是什么？能讲讲吗？ 考察对LoRA低秩分解原理和参数高效微调机制的理解第 26 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 27 题请介绍你对LoRA微调的理解及其适用场景。 考察对LoRA微调原理、优势与应用边界的掌握第 28 题LoRA算法的工作原理是什么？ 考察对LoRA参数高效微调机制的理解第 29 题LoRA初始化如何做？为何是这样做？ 考察对LoRA理论细节、初始化策略及其原因的理解第 30 题你用过哪些大模型微调方式？请简述 LoRA 微调的原理。 考察对大模型微调方法的熟悉程度及对 LoRA 核心机制的理解第 31 题讲讲LoRA 考察对LoRA低秩适配技术的原理、适用场景和实现细节的理解第 32 题LoRA训练相比全参数训练效果如何，为何要用LoRA训练？ 考察对大模型参数高效微调技术LoRA的原理、效果与应用场景的理解第 33 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 34 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 35 题如果要用 LoRA 做电商推荐场景的微调，你会怎么设计数据和标签？ 考察对 LoRA 微调的数据分布、标签构建和业务目标对齐的理解第 36 题请介绍一次你微调大模型的经历，并讲讲你的实践过程。 考察候选人大模型微调的实际经验、技术选型与问题解决能力