本文介绍了大模型背后的六大核心技术：1. Transformer模型，采用自注意力机制，有效处理长序列问题，具备并行计算优势，在NLP领域有广泛应用。2. 预训练技术，通过大数据预训练提取语言特征，自监督学习提高模型理解和泛化能力。3. RLHF技术，结合强化学习和人类反馈优化模型行为。4. 模型压缩技术，通过权重裁剪、量化和知识蒸馏减小模型大小，降低计算资源需求。5. 多模态融合技术，结合不同模态数据增强模型感知和理解能力。6.