大模型的技术主要包括以下几个方面：

1. 模型设计 ：设计适合特定任务和数据的大模型架构，包括网络结构、神经元类型、激活函数等。

2. 模型训练 ：针对大规模数据进行训练，采用批量训练、分布式训练等技术提高训练效率。

3. 模型压缩 ：对于已经训练好的大模型，采用压缩技术进行轻量化处理，如剪枝、量化、矩阵分解等。

4. 模型部署 ：将压缩后的模型部署到硬件设备上，如GPU、TPU等，提高模型推理速度。

5. 优化算法 ：针对大模型的特殊需求，研究新型优化算法，如Adam、Adagrad、RMSprop等。

6. 分布式计算 ：利用多台计算机或云计算资源进行模型训练和推断，提高计算效率。

7. 可视化分析 ：通过对大模型的分析和可视化，帮助研究人员和工程师更好地理解和改进模型性能。

8. 预训练技术 ：大模型的预训练技术是其性能的根基，包括Transformer人工神经网络架构、MoE多专家架构、Supervised Fine-tuning、Reinforcement Learning from Human Feedback（RLHF）等。

9. 微调技术 ：大模型微调技术是增强通用大模型能力、降低幻觉的核心技术，包括微调方法（LoRA、QLoRA、Prompt Tuning等）和高效微调框架（Hugging Face PEFT）。

10. 轻量化技术 ：在保持模型性能和泛化能力的同时，通过各种技术手段减少模型的参数量、计算量，以提高推理速度，降低存储和计算需求，包括量化、稀疏化、知识蒸馏、低秩分解、参数共享等。

这些技术共同构成了大模型的基础框架，使其能够在各种应用场景中提供高效、精准的服务。