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大语言模型的基本概念 大语言模型（Large Language Model, LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理技术，能够理解和生成人类语言。其核心是通过大规模文本数据的训练，学习语言的统计规律和语义表示。这类模型通常基于Transformer架构，具备强大的上下文理解和生成能力。 核心架构与技术原理 LLM的核心架构通常基于Transformer，尤其是其自注意力机制（Self-Attention）。自注意力机制能够捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，从而实现对长距离上下文的理解。模型通过多层堆叠的Transformer块逐步提取高层次的语言特征。 数学上，自注意力的计算可以表示为：...