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 81 题为什么LoRA作者最初将可训练矩阵施加在注意力层的q、k、v、o权重上？ 考察对注意力层关键作用及原始论文设计动机的理解第 82 题请介绍几种大模型微调方式，并说明 LoRA 的原理与优势。 考察对模型微调方法体系及高效微调原理的理解第 83 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 84 题如果要运用 LoRA 来对电商推荐场景进行微调，你会如何设计相应的数据和标签呢？ 考察 LoRA 微调在推荐场景中的数据与标签设计能力第 85 题请比较 LoRA 训练与全参数训练的优缺点，并说明各自的适用场景。 考察对参数高效微调技术的理解、适用场景判断及权衡能力第 86 题LoRA微调中alpha和rank参数如何选择？它们对模型的影响分别是什么？ 考察对LoRA超参数作用机理与实际选择策略的理解第 87 题请分享你在使用LoRA进行模型微调时的调参经验。 考察对LoRA关键超参数的理解与调优实践第 88 题LoRA的原理讲一下 考察对LoRA核心机制、参数效率与微调应用的理解第 89 题请解释QLoRA的微调原理，并说明其中使用的量化数据类型。 考察对参数高效微调技术及模型量化机制的理解第 90 题LoRA、P-Tuning和Adapter三种参数高效微调方法有何异同？ 考察对主流参数高效微调技术的对比分析能力第 91 题经典的微调算法有哪些？ 考察对预训练模型常见微调范式的理解和区分能力第 92 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 93 题你为什么选择 LoRA 微调而不是全参数微调？两者有什么区别？ 考察微调方法选型及资源约束意识第 94 题介绍LoRA（Low-Rank Adaptation）及其原理。 考察对LoRA技术原理、动机和应用场景的理解第 95 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 96 题知道LoRA吗？简述LoRA原理以及工作原理。 考察对LoRA低秩适配的核心原理与工作机制的理解第 97 题解释LoRA（Low-Rank Adaptation）的工作原理及在模型微调中的应用。 考察对参数高效微调技术LoRA的核心思想、机制及优势的理解第 98 题请介绍LoRA和QLoRA的基本原理及其主要区别。 考察对参数高效微调技术原理的理解与对比能力第 99 题模型微调用的是全参微调还是LoRA微调，为什么这么选？ 考察对LLM微调方法的理解、方案选型依据与资源权衡第 100 题请介绍几种常见的 PEFT（参数高效微调）方式及其适用场景。 考察对参数高效微调方法的理解与选型能力