人工智能面试题 · 持续改进 · LoRA
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 8 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：持续改进 · LoRA
考察点
技术栈
第 1 题结合你的实践经验，LoRA 微调中有哪些需要注意的经验或常见坑？ 考察候选人在 LoRA 微调实践中的经验总结与问题解决能力第 2 题讲解LoRA的原理，并阐述LoRA的后续改进方向（除QLoRA外的其他维度）。 考察对大模型参数高效微调核心机制的理解及对前沿改进方向的掌握第 3 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 4 题为什么逐层解冻在 LoRA 微调中有时效果更好？ 考察对分层优化、梯度交互和训练稳定性的理解第 5 题在应用LoRA微调时，你遇到过哪些困难？是如何解决的？ 考察问题定位与解决能力，以及LoRA实践的深度第 6 题请分析LoRA的局限性，并提出改进方向。 考察对参数高效微调技术LoRA的深入理解和改进思路第 7 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 8 题你提到用LoRA微调过Qwen，请具体介绍该微调任务的设置、数据规模以及最终效果。 考察候选人实际微调经验与工程细节