​​所有大模型的基础在于其强大的神经网络架构、自监督学习能力、海量数据与计算资源，这些要素使其能够实现跨领域任务处理和复杂推理，成为推动技术与社会进步的核心动力。​​

大模型建立在以Transformer为核心的神经网络架构之上。该架构通过自注意力机制显著提升计算效率和长距离依赖建模能力，使模型能够并行处理海量文本序列，彻底改变了传统语言模型的局限性。基于Transformer的预训练技术让模型在多样化的未标注数据中自主学习通用语言规律，实现任务泛化。例如，GPT系列仅通过预测后一个词元即可掌握语法、语义与常识。

自监督学习是大模型实现高效训练的关键策略。通过将输入数据的自然结构转化为预测目标（如掩码词预测、图像区域填补），模型可利用无标注数据进行自我训练。这种自动化过程大幅降低了人工标注成本，并促使模型吸收跨领域知识。当预训练完成后，指令微调与人类反馈进一步优化模型，确保其符合实际应用需求，如智能客服与医疗诊断中的对齐能力。

数据规模直接影响模型性能。大模型需要数十亿到万亿量级的文本、图像或科学数据，在清洗、标注与平衡配比中保留全球知识多样性。与此计算资源决定训练可行性与效率——超大规模集群与分布式计算框架的协同成为训练万亿参数模型的必备条件。例如AlphaFold的蛋白质预测依赖物理与生物化学知识库的整合。

多模态能力扩展了大模型的应用边界。从纯文本到联合处理图像、视频和音频的视觉/多模态模型，跨形式数据对齐技术使生成式AI突破单一媒介限制，催生如影视剧本自动可视化、医学影像解读等创新场景。这些特性奠定其在教育、自动驾驶到基础科学研究等领域的战略价值。

尽管技术路径各异，但大模型的生命力根植于持续优化架构、数据与计算范式的迭代中。理解这些底层逻辑不仅是把握技术趋势的前提，亦是评估其伦理与商业潜力的基础。