1.self-attention的计算方式?
2. 说一下 transformer的模型架构和细节？
3 .说一下大模型高校参数微调方式 p-tuning v2？
P-Tuning V2在P-Tuning V1的基础上进行了下述改进：
- 在每一层都加入了Prompts tokens作为输入，而不是仅仅加在输入层，这与Prefix Tuning的做法相同。这样得到了更多可学习的参数，且更深层结构中的Prompt能给模型预测带来更直接的影响。
- 去掉了重参数化的编码器。在 P-tuning v2 中，作者发现重参数化的改进很小，尤其是对于较小的模型，同时还会影响模型的表现。
- 针对不同任务采用不同的提示长度。提示长度在提示优化方法的超参数搜索中起着核心作用。在实验中，我们发现不同的理解任务通常用不同的提示长度来实现其最佳性能，这与Prefix-Tuning中的发现一致，不同的文本生成任务可能有不同的最佳提示长度。
- 可选的多任务学习。先在多任务的Prompt上进行预训练，然后再适配下游任务。一方面，连续提示的随机惯性给优化带来了困难，这可以通过更多的训练数据或与任务相关的无监督预训练来缓解；另一方面，连续提示是跨任务和数据集的特定任务知识的完美载体。
4. 在 大模型任务中，你用到 LoRA，讲一下 LoRA 实现原理?
LoRA 的思想很简单:
- 在原始 PLM (Pre-trained Language Model) 旁边增加一个旁路，做一个降维再升维的操作，来模拟所谓的intrinsic rank。
- 训练的时候固定 PLM 的参数，只训练降维矩阵 A 与升维矩阵 B 。而模型的输入输出维度不变，输出时将 BA 与 PLM 的参数叠加。
- 用随机高斯分布初始化 A ，用 0 矩阵初始化 B ，保证训练的开始此旁路矩阵依然是 0 矩阵。
Leetcode 题
具体题意记不清了，但是类似 【两数之和】
- 题目内容
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。
你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。
你可以按任意顺序返回答案。
示例 1：
输入：nums = [2,7,11,15], target = 9 输出：[0,1] 解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1] 。
示例 2：
输入：nums = [3,2,4], target = 6 输出：[1,2]
示例 3：
输入：nums = [3,3], target = 6 输出：[0,1]
提示：
2 <= nums.length <= 10**4
-109 <= nums[i] <= 109
-109 <= target <= 109
- 代码实现
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