大模型微调是大模型学习的必经之路，而且在你找大模型相关工作时，微调相关问题也是避不开的！所以，今天我给大家整理了10个微调领域的面试题，请务必要收藏起来，对你一定有帮助！

Q1：全参数微调 vs. 高效微调（PEFT）的区别与场景？

A1：

区别

类型	原理	显存消耗	适用场景
全参数微调	更新所有模型参数	极高（参数×20）	数据充足、算力强、任务差异大
PEFT（如LoRA）	仅训练少量新增参数（如适配矩阵）	极低（<10%）	资源受限、快速迭代、多任务适配

场景

• 全参数微调：定制企业级专属大模型（如GPT-3→ChatGPT）；
• PEFT：单卡微调7B模型（24GB显存）、多任务学习（避免任务干扰）。

Q2： Prompt Tuning、Prefix Tuning、Adapter的区别？

A2：

*方法*	*原理*	*参数量*	*特点*
Prompt Tuning	在输入嵌入前添加可训练软提示向量（Soft Prompt）	极低（0.01%）	简单但效果依赖初始化
Prefix Tuning	在每层Transformer的Key/Value前添加可训练前缀张量（控制注意力分布）	中等（0.1%~1%）	更灵活，适合生成任务
Adapter	在FFN层后插入小型全连接层（降维→非线性→升维），仅训练Adapter参数	中等（1%~5%）	模块化设计，易迁移但增加延迟

Q3：LoRA是如何降低显存的？

A3：显存优化原理：冻结原始参数W，新增两个低秩矩阵A和B，训练时仅更新低秩矩阵A和B。我们把原始模型参数比喻成大象，而低秩矩阵参数比喻成蝴蝶。

微调就是不动“大象”（原始大模型参数），只训“蝴蝶”（新增的小矩阵）。 通过添加和训练一组极小的、低秩的适配矩阵 (A 和 B)，只对模型原有的大权重矩阵 (W) 的输出结果进行微小的、针对性的调整 (BAx)。这样就避开了存储和更新海量原始参数及其相关信息的巨大开销，只专注于那一点点新增的参数。

Q4：QLoRA对比LoRA有哪些核心创新点？

A4：① 4-bit量化：将预训练权重量化为NF4（Normalized Float4）格式，减少显存占用；② 分页优化器：将优化器状态卸载至CPU内存，避免OOM；③ 双重量化：对量化常数二次量化，进一步压缩。

Q5：DPO相比RLHF的优势？

A5：① 省去RM训练：直接利用偏好数据优化策略；② 训练稳定：避免PPO的复杂超参调整；③ 显存效率高：单阶段训练。

Q6：解释灾难性遗忘，如何缓解它？

A6：灾难性遗忘是在微调新任务时过度更新参数，从而覆盖了预训练阶段学习的通用知识。

缓解策略：① 弹性权重固化（EWC）：对重要参数添加正则项（重要性由Fisher信息矩阵度量）；② 回放缓冲区（Replay Buffer）：训练时混入少量预训练数据；③ 渐进式学习（Progressive Learning）：先学通用任务，逐步增加新任务

Q7：如何设置学习率，有什么策略？

A7：

• 选择原则：
  • 常用值：1e-5 ~ 5e-5（全参数微调）；5e-4 ~ 1e-3（PEFT）；
  • 策略：线性预热（Warmup） + 余弦衰减（Cosine Decay）。
• 影响：
  • 过大：训练震荡、难以收敛、模型崩溃；
  • 过小：收敛缓慢、陷入局部最优。

Q8：如何保证微调数据集的高质量？

A8：遵循以下原则：①任务对齐：数据分布匹配下游任务（如对话任务需多轮交互数据）；② 多样性：覆盖不同场景、语言风格、难度；③ 低噪声：人工审核或一致性过滤（如多数投票）；④ 防污染：避免测试数据混入训练集（用N-gram重叠检测）。

Q9：微调时如何防止过拟合？

A9：过拟合的本质：模型过度记忆训练数据的噪声/细节（像死记硬背课本），导致在新数据上表现差（考试不会举一反三）。
解决策略：① 扩大数据集，喂更多“题型”；② 实时关注学习率曲线，一旦达到理想值立即终止训练；③ 正则化：给模型“绑沙袋”练泛化，惩罚过大权重值，防止模型依赖少数强特征；④ 降低模型复杂度，冻结部分层（如，只微调最后3层），或者使用更小的秩（比如r=4替代r=8）；⑤ 交叉验证：将训练集分成5份，轮流用4份做训练，用1份做验证，取平均性能作为模型能力评估；

Q10：若微调后模型出现有害输出，如何定位原因并修正？

A10：

• 定位原因：

  1. 检查训练数据是否包含偏见内容（如用LIME解释模型决策）；
  2. 分析触发条件：特定关键词（如“仇恨言论模板”）。

• 修正方法：

• 数据清洗：删除/修正有害样本；

  RLHF对齐：训练奖励模型惩罚有害输出；

  安全层添加：

  • 在输出前接入安全过滤器（如Prometheus模型）；
  • 使用Constitutional AI：让模型根据预设规则自检（如“必须拒绝歧视性请求”）

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