大模型（如GPT、BERT等）是基于海量数据训练的深度学习系统，核心能力是理解并生成人类语言，广泛应用于对话、创作、翻译等场景。其核心亮点包括：参数规模超大（千亿级）、依赖Transformer架构、通过无监督预训练+微调实现高效泛化。

1. 核心原理与技术架构
   大模型的核心是Transformer结构，利用自注意力机制（Self-Attention）捕捉长距离语义关联。训练分为两阶段：

   • 预训练：通过无监督学习从文本数据中学习语言规律（如掩码语言建模）；
   • 微调：针对具体任务（如问答）用标注数据优化模型参数。

2. 关键能力与优势

   • 泛化性强：预训练后仅需少量标注数据即可适配新任务；
   • 多任务处理：同一模型可同时支持翻译、摘要、代码生成等；
   • 上下文理解：支持长文本连贯生成（如GPT-4上下文窗口达128K tokens）。

3. 应用场景与挑战
   典型应用包括智能客服、辅助写作、教育工具等，但面临算力消耗大、数据偏见、幻觉输出等问题，需结合人工审核与规则约束。

未来，大模型将向多模态融合（文本+图像/视频）、小型化（蒸馏技术）、可解释性方向发展，成为AI基础设施的重要部分。实际使用时需权衡成本与效果，并关注伦理风险。