大模型的核心技术主要包括Transformer架构、迁移学习、提示词工程、零样本学习以及外部函数调用等，这些技术共同支撑了大模型强大的语义理解、泛化能力和多场景应用。

1. Transformer架构
   作为大模型的基石，Transformer通过自注意力机制（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）解决了传统RNN/LSTM处理长序列时的梯度问题，实现了高效的并行计算和长距离语义依赖捕捉，成为GPT、BERT等主流模型的核心设计。

2. 迁移学习与微调
   大模型通常先在海量通用数据上预训练，再通过迁移学习将知识迁移到特定领域。例如，基于通用文本训练的模型可通过微调适配医疗、法律等专业任务，显著降低数据需求和训练成本。

3. 提示词工程（Prompt Engineering）
   通过设计结构化提示词（如示例模板、思维链引导），用户无需调整模型参数即可优化输出质量。少样本学习（Few-Shot Learning）和思维链（Chain-of-Thought）等技术进一步提升了模型的任务适应性和逻辑推理能力。

4. 零样本学习与泛化能力
   零样本学习使模型能处理训练中未见的任务或类别，例如通过属性描述识别新物体。这种能力依赖大模型对抽象概念的泛化理解，扩展了应用边界。

5. 外部函数调用与扩展
   大模型通过调用外部API或工具（如实时数据接口、数学计算库）弥补自身局限，例如结合天气API回答时效性问题，或利用专业工具执行复杂运算。

掌握这些技术可充分释放大模型的潜力，但需结合实际场景选择优化方向。未来，技术融合与创新将进一步推动大模型在智能客服、医疗诊断等领域的深度应用。