人工智能面试题 · 技术选型 · LoRA
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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 61 题请介绍 LoRA 的原理，并说明其与全参数微调（Full Fine-tuning）的适用场景对比。 考察参数高效微调方法的原理理解与选型判断第 62 题你熟悉哪些大语言模型微调方法？请简要说明各自适用场景。 考察对常见微调方法的掌握程度及场景理解第 63 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 64 题大模型微调有哪些方式？ 考察对大模型微调技术路线的系统认知与方案选择能力第 65 题在 LoRA 微调过程中，通常需要调哪些关键超参数？ 考察对 LoRA 微调实际操作中关键超参数的熟悉度第 66 题LoRA的训练原理和使用是怎么样的？ 考察对LoRA参数高效微调原理、训练要点及应用场景的理解第 67 题请解释什么是 LoRA（Low-Rank Adaptation）及其在大型语言模型微调中的作用。 考察对 LoRA 技术概念与用途的基本理解第 68 题请解释LoRA（Low-Rank Adaptation）的原理，并说明其如何在大模型微调中减少参数和显存开销。 考察对大模型参数高效微调技术的理解，包括低秩分解和训练机制第 69 题请分别说明LoRA和DeepSpeed的优缺点，以及在什么场景下适合使用它们？ 考察对模型微调与分布式训练工具的对比分析能力第 70 题请解释LoRA（Low-Rank Adaptation）中关键参数的含义，例如rank（r）、alpha、dropout等。 考察对LoRA微调原理及超参数作用的理解第 71 题请从效果、参数量、显存占用、部署影响和适用场景等角度，对比LoRA与全量SFT的差异。 考察对LoRA和SFT权衡的理解以及技术选型能力第 72 题在模型优化方面，你尝试过哪些模型裁剪或参数高效微调技术，比如 LoRA 或其融合方式？ 考察对模型裁剪和参数高效微调方法的实际应用与理解第 73 题LoRA的具体实现方式,以及通常训练的参数类型 考察对LoRA的数学机理、实现细节以及其可训练参数类型的掌握第 74 题还知道哪些LoRA变体？ 考察对LoRA系列高效微调方法的了解广度与对比能力第 75 题请说明LoRA在大语言模型微调中有哪些优势，并对比全量微调。 考察对LoRA实用优势的全面理解第 76 题LoRA与QLoRA的区别是什么？ 考察对参数高效微调两种主流方法的原理理解与适用场景辨析第 77 题在推荐系统的模型适配中，对比LoRA与全参数微调，它们各自更适合什么样的场景？ 考察对LoRA与全参数微调的原理差异及在推荐系统场景下的适配判断第 78 题LoRA 微调时，应当将低秩适配模块加到模型中的哪些位置？ 考察对 LoRA 机制原理与常见实践的理解第 79 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 80 题请介绍一下 LLaMA-Factory 框架的主要功能和适用场景。 考察对主流大模型微调框架的理解及工具选型能力