语言大模型是一类基于深度学习技术、通过海量数据训练而成的AI系统，其核心能力包括 高精度自然语言生成、复杂语义理解、多领域知识迁移 ，典型代表如GPT、LLaMA、文心一言等在文本创作、智能对话等场景表现卓越，并逐步扩展至金融、医疗、教育等专业领域。
大语言模型按技术架构与功能可分为以下几类：
- 基础架构型：以Transformer为核心架构，通过自注意力机制处理长距离依赖关系，如GPT-4、HunYuan大模型，强调参数规模与数据吞吐能力。
- 垂直领域优化型：针对特定行业需求微调的模型，例如金融领域合规审查模型、医疗诊断辅助模型，需在专业知识库上二次训练以提高领域适配性。
- 多模态融合型：整合文本、图像、音视频等多模态输入输出能力，实现跨模态任务处理，如图像描述生成、视频脚本创作等，典型代表为DALL-E与Claude的多模态版本。
- 轻量化与开源型：针对资源受限场景设计的精简版本（如LLaMA-2 7B），以及在社区主导下开放参数的模型（如StableLM），平衡性能与可及性。
大语言模型的核心技术演进体现在训练方法创新与性能优化，包括从人类反馈中强化学习（RLHF）以增强可控性、混合专家模型（MoE）提升效率，以及增量预训练降低扩展成本等。未来趋势将聚焦于可信性增强、实时知识更新与伦理边界扩展。
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