大语言模型使用到的关键技术

大语言模型，通常基于深度学习框架，特别是通过Transformer架构（如BERT、GPT等）来训练。关键技术主要包括：

1. 自注意力机制（Self-Attention）：允许模型同时考虑输入序列中的所有元素，这对于理解和生成自然语言文本至关重要。

2. 循环神经网络（RNNs）或变种：尽管不再是主流，早期的大规模语言模型可能会采用LSTM或GRU，但现在的预训练模型更倾向于Transformer。

3. 预训练和微调（Pre-training and Fine-tuning）：首先在一个大规模无标签数据集上进行自我监督学习，然后在特定任务的数据上进行调整，这是提升模型性能的关键步骤。

4. 参数量巨大：现代大模型动辄数万亿甚至上百亿参数，这使得它们能够捕获丰富的语言知识。

5. 计算资源密集：训练和推理过程需要强大的计算能力，通常在GPU集群或TPU上运行。

6. 负荷均衡算法：对于分布式训练，需要高效地管理和分配计算负载。