大模型的核心技术可归纳为以下几类，结合了架构创新、训练策略及优化方法：

一、基础架构创新

1. Transformer架构

   以自注意力机制为核心，通过并行计算能力解决RNN的梯度消失问题，成为大模型（如GPT、BERT）的基石。

   • 改进方案 ：包括Sparse Attention（降低计算复杂度）、Longformer（处理长文本）等。

2. 多模态融合技术

   结合图像与文本数据联合编码，提升模型在多模态任务中的表现。

二、预训练与微调技术

1. 预训练技术

   • 自回归与自编码 ：GPT采用自回归任务预测下一个token，BERT通过自编码实现输入掩码重建。

   • 分布式预训练 ：利用数据并行、流水线并行等策略加速训练，框架包括PyTorch、Megatron等。

2. 微调技术

   • 高效微调方法 ：如LoRA、Prompt Tuning、RAG（检索增强生成），降低模型泛化到新任务的成本。

   • 函数调用能力 ：允许模型在生成过程中调用外部函数，获取结构化数据。

三、训练优化策略

1. 分布式训练技术

   包括数据并行、梯度分桶、AllReduce等，提升大规模模型训练效率。

2. 正则化与抗过拟合

   采用Dropout、数据增强、权重衰减等技术，防止模型在训练数据上过拟合。

3. 稀疏注意力与计算效率

   通过MLA（多头潜在注意力）压缩KV缓存，降低显存消耗，提升推理速度。

四、前沿技术探索

• 量化与压缩 ：如CMLA（压缩MLA），在保持性能的同时减少模型大小。

• 策略优化 ：GRPO等算法通过组内评分简化训练过程，提升模型性能。

总结

大模型的核心技术围绕Transformer架构展开，通过预训练与微调实现泛化能力，同时依赖分布式训练和优化策略提升效率。未来可能通过MLA、RAG等创新技术进一步突破。