‌大语言模型的核心模型是基于Transformer架构的深度神经网络‌，其核心能力依赖于‌海量数据训练、自注意力机制和参数规模‌三大关键要素。

1. ‌Transformer架构‌
   Transformer通过‌自注意力机制‌（Self-Attention）实现高效的长距离依赖建模，使模型能够同时关注输入序列中的不同部分，从而更好地理解上下文关系。相比传统的RNN和CNN，Transformer在并行计算和语义捕捉上更具优势。

2. ‌海量数据训练‌
   大语言模型的性能与训练数据量直接相关。通过‌千亿甚至万亿级别的文本数据‌（如网页、书籍、代码等）进行预训练，模型能够学习语法、常识、逻辑推理等通用知识，形成强大的泛化能力。

3. ‌参数规模‌
   模型的参数量（如GPT-3的1750亿参数）直接影响其表现。更大的参数规模意味着更强的记忆和推理能力，但也对算力提出更高要求。参数优化技术（如稀疏化、蒸馏）可平衡性能与效率。

4. ‌微调与应用适配‌
   核心模型经过预训练后，需通过‌指令微调（Fine-tuning）‌或人类反馈强化学习（RLHF）适配具体任务（如对话、摘要生成），使其输出更符合需求。

大语言模型的核心模型虽以Transformer为基础，但其实际效果取决于数据、算力和优化策略的综合作用。未来，更高效的架构和训练方法将进一步推动其发展。