#回答大模型面试题的通用模板
如果用户不要求极短回答，一个成熟答案通常都可以按下面 5 步展开：
- 先定义问题：这个概念是什么，要解决什么问题。
- 再讲核心机制：它是怎么工作的，数据/信息如何流动。
- 然后讲优点：为什么大家会用它。
- 再讲局限和 trade-off：成本、风险、边界条件是什么。
- 最后落到实战：在什么场景下适合用，不适合用什么。
例如回答“LoRA 是什么”：
- 不是只说“低秩分解”。
- 应该说：LoRA 通过冻结原模型，只学习低秩增量矩阵，降低训练显存和参数更新量；优点是便宜、快、适合多任务 adapter 管理；局限是表达能力有限，遇到任务分布差异大时可能不如全参数微调。