​​大模型是基于Transformer架构、自监督学习技术以及多模态融合技术构建的，具备超大规模参数与超强计算能力，能够处理语言、图像等多类型数据并完成复杂任务。​​

1. ​​核心技术基石——Transformer架构​​
   大模型采用Transformer架构，其核心是自注意力机制，能高效捕捉长距离依赖关系，大幅提高并行计算效率。例如，GPT系列基于Transformer解码器架构，而BERT则利用其编码器架构，均通过该技术实现对复杂语义的理解与生成。

2. ​​高效训练利器——自监督学习​​
   自监督学习是大模型的关键训练方法，通过设计预训练任务（如掩码预测、因果预测）让模型从海量无标签数据中学习。以BERT为例，使用掩码语言模型（MLM）让模型预测部分遮盖的词，而GPT系列通过自回归方式预测下一个词，均无需人工标注即可积累知识，显著降低成本并提升迁移能力。

3. ​​多模态与扩展能力——融合多种数据类型​​
   大模型通过多模态技术处理不同格式输入，如CLIP将图像与文本联合训练，Sora支持文生视频，DALL·E Chemistry实现化学分子图生成。此类架构通过联合训练实现跨模态对齐，拓展应用场景至智能搜索、辅助医疗等领域，同时支持检索增强与智能体机制强化信息处理能力。

大模型正加速推动各行业智能化，其技术底层持续演进。未来，多模态融合与高效推理优化将成为提升模型实用性的主要方向。