大模型（Large Language Model）是一种基于海量数据训练的深度学习算法，核心原理是通过Transformer架构和自注意力机制处理序列数据，实现文本生成、理解等任务。其关键亮点在于：参数规模超百亿级、通用性强、具备上下文学习能力。
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Transformer架构
大模型的基础是Transformer结构，通过编码器-解码器框架处理输入输出。编码器将文本转化为向量表示，解码器逐步生成结果。核心优势是并行计算能力强，解决了传统RNN的长程依赖问题。 -
自注意力机制（Self-Attention）
模型通过计算词与词之间的相关性权重，动态聚焦关键信息。例如，句子“苹果很好吃”中，“苹果”与“吃”的关联度更高，模型会自动强化这种联系。 -
海量参数与预训练
大模型参数量通常达百亿甚至万亿级（如GPT-3有1750亿参数），通过无监督预训练（如掩码语言建模）学习通用语言规律，再通过微调适配具体任务。 -
上下文学习（In-Context Learning）
仅需少量示例或指令，模型即可推断任务需求。例如输入“翻译英文：你好→Hello”，模型能自动延续“谢谢→Thank you”。 -
算法优化方向
当前主流算法包括：- 监督微调（SFT）：用标注数据优化模型输出
- 强化学习（RLHF）：通过人类反馈调整生成结果
- MoE架构：专家混合模型降低计算成本
大模型的潜力与挑战并存：虽能处理复杂任务，但存在能耗高、数据偏见等问题。未来发展方向可能聚焦稀疏化训练和多模态融合。
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