人工智能面试题 · LoRA
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 257 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：LoRA
考察点
技术栈
第 41 题为什么LoRA可以训练少量参数来实现功能？ 考察对LoRA低秩微调原理的理解及与全参数微调的差异第 42 题请解释LoRA的原理，并说明其为什么能有效降低微调成本。 考察对LoRA核心机制和其效果来源的理解第 43 题LoRA和Adapter在原理与实现上有什么区别？ 考察对两种PEFT方法机制差异的深入理解第 44 题请介绍LoRA训练的原理，你调过哪些参数，这些参数的含义是什么，以及你是如何设置的？ 考察对LoRA工作机制的理解、参数含义掌握及实际调参经验第 45 题LoRA和p-tuning v2的区别,以及初始化方式 考察对两类参数高效微调方法在机制和初始化上的异同理解第 46 题请解释LoRA微调的原理及其主要优势。 考察对参数高效微调技术LoRA的原理理解与对比能力第 47 题LoRA 微调中，rank 值应该如何设置？有哪些实践技巧？ 考察对 LoRA 超参数 rank 的理解及折中权衡第 48 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 49 题请简述大模型微调的常见方法（如全量微调、LoRA、QLoRA）及其适用场景。 考察对大模型微调技术栈的理解及场景化选型能力第 50 题LoRA微调中有哪些特别需要注意的点？ 考察对LoRA微调原理、配置、训练与部署中常见风险点的理解第 51 题什么是低秩分解？ 考察对秩、矩阵分解和低秩近似的数学直觉第 52 题LoRA的参数设置都怎么选择的？ 考察对LoRA关键超参数的理解及实际调参经验第 53 题LoRA的原理是什么？其A、B矩阵如何初始化？ 考察对LoRA低秩适配机制及其初始化策略的理解第 54 题LoRA微调方法要解决的核心问题是什么？ 考察对LoRA原始动机和参数量控制的理解第 55 题在LoRA微调过程中，你遇到了哪些问题（如收敛问题、指标不符合预期）？你是如何分析和解决的？ 考察在实际微调中遇到问题时的排查和解决能力第 56 题有哪些高效微调的方法？ 考察对主流参数高效微调技术的了解与适用场景辨析第 57 题为什么在微调大语言模型时，通常更倾向于使用 LoRA 而不是 Prefix Tuning？ 考察对两种参数高效微调方法的原理对比与适用场景理解第 58 题LoRA微调一个7B参数规模的大语言模型时，可训练参数大约占多大比例？ 考察对LoRA低秩适配机制及其参数效率的理解第 59 题请解释 QLoRA 的基本原理，说明它采用的量化方式，并讨论量化等级（如位宽）是否可视为一种超参数。 考察 QLoRA 的机制理解、量化方法及超参数意识第 60 题请解释LoRA（低秩适配）的原理，并说明其分支的初始化方式及原因。 考察对LoRA低秩适配原理及其参数初始化设计的理解