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1、LoRA 微调的原理LoRA 的核心思想是不直接更新预训练模型里的原始大权重，而是在某些线性层旁边增加一个低秩更新分支，用低秩矩阵去近似权重增量。假设原始权重是 W∈Rd×k，全量微调时直接学习ΔW，LoRA 则把它写成：ΔW=BA其中A∈Rr×k，B∈Rd×r ,，(r) 是远小于 (d) 和 (k) 的秩。这样前向计算就变成：h=Wx+ΔWx=Wx+BAx实际里通常还会加缩放项：这样做的本质是认为很多下游任务对大模型权重的更新其实存在低秩结构，不需要真的去学习一个完整的大矩阵。LoRA 的优点是可训练参数少、显存占用低、训练快，而且原模型参数冻结，方便多任务切换和权重管理。2、LoRA...

boss上投了200份了，还是没有约到面试，甚至没有回复，好焦虑😖

这个它石是真的恶心，一天就给我结束了。看了一下JD，估计就是卡学历，非要985/211吐了。。。。

Shopee面试问题整理 一、项目相关 1. 项目开发方式  你做这个项目的时候用了AI帮我协助编程吗？辅助编程。 用的什么模型？  2. 项目难点与特点  在这个AI智能体平台这个项目里面，你觉得比较难的地方是什么？比较有特点的是什么？  其他项目相关 二、MySQL数据库相关 1. 建表考虑因素  MySQL建表的时候，你会考虑哪些方面呢？  2. 索引问题  你刚才提到了要建一些索引，你知道建索引有哪些注意事项吗？ 什么样的字段适合建索引？什么样的字段不适合建索引，你会怎么选？ 你知道联合索引吗？  3. 索引数据结构  你刚才说到了B+树啊，B+树有什么特点？  4. 性能优化  My...