​​大模型的核心技术包括自注意力机制、Transformer架构、多模态融合、分布式训练与推理优化等关键技术，支撑其在语言处理、视觉分析、跨模态任务等领域的应用。​​

自注意力机制是大模型的核心突破，通过捕捉文本中的长距离依赖关系，显著提升语言模型的理解能力。早期的RNN架构因训练速度慢、梯度消失等问题逐渐被取代，而Transformer架构的引入彻底改变了这一局面。Transformer通过自注意力机制一次性处理整个输入序列，不仅提高了计算效率，还增强了模型对远距离信息的感知能力，使其在生成式任务中表现卓越。

Transformer架构是大模型发展的重要基石，其编码器-解码器设计使其能够同时处理多种任务，例如文本生成、机器翻译和图像描述生成。Transformer的自注意力机制避免了传统RNN的顺序处理限制，使得模型能够高度并行化训练，大幅缩短开发周期。

多模态融合技术让大模型突破单一模态限制，如CLIP模型通过联合训练图像和文本数据实现跨模态信息对齐，使模型能够理解图文关联并生成对应内容。这种能力拓展了AI的应用场景，从智能搜索到内容创作均受益于此。

分布式训练与推理优化技术则是支撑大模型高效运行的关键。混合精度训练减少了内存消耗，参数量化降低了存储需求，知识蒸馏则通过小型模型模拟大模型行为以节省推理资源。剪枝与稀疏化进一步优化了模型参数效率，提升整体性能。

总结来看，大模型的技术演进离不开自注意力机制、Transformer架构的创新，多模态能力的扩展，以及计算效率优化技术的突破，这些共同推动了AI在多个行业的智能化落地。