‌大模型的核心原理是通过海量数据和深度神经网络（如Transformer架构）进行自监督学习，实现复杂的语言理解和生成能力。其关键亮点在于：1. 基于注意力机制的并行计算；2. 千亿级参数的规模效应；3. 通过预训练+微调适应多任务。‌

1. ‌注意力机制与Transformer架构‌
   大模型依赖Transformer的核心组件——自注意力机制，动态计算输入序列各部分的关联权重。例如，处理句子时能同时捕捉远距离词语关系，避免传统RNN的序列依赖缺陷。多头注意力结构进一步增强了模型对语法、语义的多维度解析能力。

2. ‌参数规模与数据驱动‌
   参数量可达数百亿甚至万亿级（如GPT-3有1750亿参数），通过吸收互联网规模的文本数据（如书籍、网页），模型建立统计语言规律。参数量的指数增长带来涌现能力，如零样本学习、逻辑推理等突破性表现。

3. ‌两阶段训练范式‌

   • ‌预训练阶段‌：通过掩码语言建模（如BERT的填空任务）或自回归预测（如GPT的续写任务），学习通用语言表征；
   • ‌微调阶段‌：用少量标注数据调整模型参数，适配翻译、问答等下游任务。提示学习（Prompt-tuning）进一步降低微调成本。

4. ‌计算基础设施支持‌
   依赖分布式训练框架（如Megatron-LM）、GPU/TPU集群的并行计算能力。模型并行、数据并行等技术解决显存限制，混合精度训练加速收敛过程。

大模型的性能边界由数据质量、算力规模和架构设计共同决定。未来趋势将聚焦于能耗优化、多模态融合及可信生成能力的提升。