大模型主要使用 Python 作为开发语言，同时辅以 C++ 和 Julia。Python因其简洁、易用和丰富的第三方库，成为构建快速原型和实验的首选语言。

1. Python：核心开发语言

• 简洁性与易用性：Python语法简洁直观，便于开发者快速上手和编写代码。
• 丰富的库支持：如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，以及NumPy、Pandas等数据处理库，为模型开发提供了强大的工具支持。
• 广泛的应用场景：Python适用于数据处理、模型训练、模型验证等多个环节，是开发大模型的主流选择。

2. C++：性能优化

• 高效执行：C++在性能敏感的模块（如底层框架开发）中表现突出，常用于优化模型推理速度和内存管理。
• 底层支持：许多深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）的底层实现依赖C++，以确保运行效率。

3. Julia：科学计算与高性能

• 高性能计算：Julia专为科学计算设计，结合了Python的易用性和C的性能，适合需要高效数值计算的模型开发。
• 动态类型系统：支持快速原型开发，同时在高性能需求下表现优异。

总结

Python是大模型开发的核心语言，C++用于性能优化，Julia则在高性能计算场景中发挥优势。这种多语言结合的方式，既能满足开发效率的需求，又能保障模型的运行性能。