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1. 介绍一下你做的这个项目2. LoRA 的基本原理是什么LoRA 的核心思路是，微调大模型时没有必要把整个权重矩阵都更新掉，而是只学习一个低秩的增量。原始权重记作 (W)，微调后的权重写成：其中 (A) 和 (B) 的秩都很低，参数量远小于直接更新整个 (W)。训练时冻结原模型参数，只训练这两个小矩阵，这样显存占用、优化器状态和保存体积都会小很多。它适合做领域适配、指令微调这类任务，因为很多任务对模型的改动并不需要覆盖完整参数空间。LoRA 常见会插在 attention 的 q_proj、v_proj 上，有时也会加在 k_proj、o_proj 或 MLP 层。选哪些层，本质上是在表达...

欢迎友好讨论，信息共享，攒人品中～1.实习拷打2. 线程池工作的流程3. HashMap在JDK1.8前后都做了哪些优化4. HashMap在jdk1.8和jdk1.7计算下标的方法有啥区别5. mysql的inodb引擎用的什么索引6. 为什么不使用其他的数据结构索引，比如二叉树，红黑树7. 索引的类型8. SQL题目：根据面试官给的SQL判断是否用到了索引，用的哪个索引，是否会回表9. 哪些日志决定了事物mysql事务的这边的什么特性10. binlog除了持久性以外还可以做什么事情11. mysql中的隔离性是怎么保证的12. JVM的内存模型，详细介绍每一块13. 新创建一个对象，分到哪个区域14. 这个对象什么时候会进到交换区，什么时候进入到老年代15. 除了熬过多次垃圾回收这一种方式还有什么方式对象进入老年代，还有两种16. 实习经历的这个学习进度高频写入定时任务落库为什么没有采用消息队列MQ异步落库的这种方式17. redis加异步落库和用消息队列去做异步落库哪个更好一些呢？或者是区别是什么呢？18. 点赞功能如何实现的19. xxl-job定时任务的任务分片怎样实现的

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