大型語言模型（LLM）的核心原理基於深度學習技術和神經網路結構，特別是Transformer結構和自我注意機制。以下是有關內容的介紹：
Transformer結構。它首次出現在2017年的論文「注意力就是你所需要的一切」中，徹底改變了自然語言處理領域。Transformer消除了對遞歸神經網路(RNN)的需求，依靠自我注意機制來捕獲輸入序列中單詞之間的關係，允許LLM並行處理文本，實現更高效和有效的語言理解。通過同時處理輸入序列中的所有單詞，Transformer可以捕獲長期依賴關係和上下文關係，從而豐富地理解語言語義。
自我注意機制。它是Transformer架構的核心，允許LLM在處理每個單詞時專注於輸入序列的不同部分。在自我注意期間，LLM根據它們與當前正在處理的單詞的相關性為不同的單詞分配注意力權重，使LLM能夠關注關鍵的上下文信息並忽略不相關或嘈雜的輸入部分。
層、編碼器和解碼器。在LLM的架構中，這些組件編織成一個複雜的結構，每個編碼器和解碼器在語言理解和生成過程中都起著至關重要的作用。這些層形成了一個層次結構，使LLM能夠逐步捕捉語言的細微差別和複雜性。
此外，LLM還具有顯著優勢，如能夠處理海量數據、具有強大的泛化能力、能夠通過預訓練提高性能，以及具有模組化設計，易於擴展和最佳化。