‌大语言模型（LLM）是深度学习的典型应用之一，其核心基于深度神经网络（如Transformer架构），通过海量数据训练实现文本理解与生成能力。‌

1. ‌深度学习的本质‌
   深度学习是机器学习的分支，依赖多层神经网络自动提取数据特征。大语言模型通过堆叠数十至数千层神经网络（如注意力机制），模拟人类语言模式，符合深度学习“端到端”训练的特性。

2. ‌关键技术：Transformer架构‌
   大语言模型普遍采用Transformer架构，其自注意力机制能并行处理长距离文本依赖，显著提升训练效率。例如，GPT、BERT等模型均依赖这一深度学习框架优化参数。

3. ‌训练数据的规模依赖‌
   深度学习模型性能与数据量正相关，大语言模型需TB级文本训练，通过无监督预训练（如掩码语言建模）捕捉语法、语义规律，体现深度学习的数据驱动特点。

4. ‌参数量的深度关联‌
   大语言模型的参数量可达千亿级别（如GPT-3有1750亿参数），深层网络结构通过反向传播微调权重，这是深度学习解决复杂问题的核心手段。

‌总结‌：大语言模型依托深度学习技术实现突破，但其应用场景（如对话、翻译）进一步扩展了深度学习的边界。实际开发中需结合计算资源与业务需求权衡模型规模。