NLP算法岗位面试题精讲：深入理解LoRA与QLoRA

在大型语言模型(LLM)时代，参数高效微调(PEFT)技术已成为NLP算法工程师的必备技能。本文将围绕LoRA和QLoRA这一对重要技术，整理成典型的面试题形式，帮助求职者系统掌握核心概念。

📋 面试题概览

面试官：“你好，请介绍一下你对参数高效微调方法的理解，特别是LoRA和QLoRA技术。”

一、基础概念题

题目1：什么是全参数微调？它存在哪些局限性？

参考答案：
全参数微调(Full Fine-Tuning)是指在下游任务训练时更新预训练模型的所有参数。局限性主要包括：

· 内存开销巨大：需要存储模型权重、优化器状态、梯度等，显存需求是模型大小的3-4倍
· 硬件门槛高：微调大型模型需要多GPU或高端显卡
· 灾难性遗忘：可能过度适应新任务而丢失预训练获得的一般知识
· 存储成本高：每个任务都需要保存完整的模型副本

题目2：参数高效微调(PEFT)的核心思想是什么？

参考答案：
PEFT的核心思想是只微调模型的一小部分参数，同时冻结预训练模型的大部分参数。这样既能让模型适应新任务，又极大降低了计算和存储成本。

二、LoRA技术深度剖析

题目3：详细解释LoRA的技术原理和数学基础

参考答案：
LoRA基于一个关键假设：模型在适应新任务时，权重变化矩阵ΔW具有低秩特性。

数学表达：
对于原始前向传播：h = Wx
LoRA将其改为：h = Wx + BAx

其中：

· W ∈ ℝ^(d×k)是原始冻结的预训练权重
· A ∈ ℝ^(d×r)和B ∈ ℝ^(r×k)是可训练的低秩适配器，r ≪ min(d,k)
· 秩r通常很小（4,8,16等），参数量仅为2rdk

技术实现：

1. 在Transformer的Q、K、V、O投影层旁注入适配器
2. 初始化时，A使用随机高斯初始化，B初始化为零
3. 训练时只更新A和B的参数
4. 推理时可合并权重：W’ = W + BA

题目4：LoRA相比全参数微调有哪些优势？

参考答案：

· 显存效率：可训练参数减少1000-10000倍
· 训练效率：梯度计算只针对少量参数，训练速度更快
· 模块化：多个任务适配器可共享同一基础模型
· 无推理延迟：权重合并后与原始模型推理速度相同
· 避免灾难性遗忘：基础模型参数冻结，保留原有知识

三、QLoRA技术进阶

题目5：QLoRA在LoRA基础上做了哪些关键改进？

参考答案：
QLoRA的核心创新是4-bit量化技术，主要包含三个关键技术：

1. 4-bit NormalFloat(NF4)量化：