大模型，通常指的是參數規模非常大的深度學習模型，這些模型采用了多層神經網絡結構，需要大量的訓練數據和計算資源來進行訓練。其核心技術主要包括深度學習，通過構建復雜的神經網絡模型，實現對大規模數據的有效學習和處理。

在模型方面，大模型具有更強的學習能力、更好的泛化能力和更強的表示能力。模型的設計和選擇需要根據具體任務的需求來確定，例如，對于自然語言處理任務，可以選擇循環神經網絡(RNN)或變壓器(Transformer)等模型。此外，模型架構的優化也是關鍵，通過調整超參數和優化模型結構，可以進一步提高模型的性能和泛化能力。

在微調方面，它是指在預訓練模型的基礎上，針對特定任務進行有監督的訓練。預訓練是在大規模無標注文本數據上訓練語言模型，使其學習到通用的語言知識，為后續的微調任務提供良好的初始參數。通過微調，模型可以學習到與目標任務相關的知識，從而在該任務上取得更好的性能。預訓練和微調是大語言模型的兩個核心階段，預訓練為模型提供了通用的語言知識，而微調使模型能夠適應特定任務。

至于開發框架，它是構建和訓練大模型的基礎。常見的深度學習框架，如TensorFlow和PyTorch，都提供了豐富的工具和庫，使得模型的構建、訓練和部署變得更加高效和便捷。這些框架通常包括張量計算、自動微分、優化算法等功能，為大模型的訓練和應用提供了強大的支持。

在開發大模型時，還需要注意優化模型的訓練和推理效率。這包括使用大規模計算和并行處理技術，以提高訓練和推理的效率;采用分布式計算和模型部署技術，以支持大規模模型的訓練和部署;以及進行模型優化和調參，以提高模型的性能和泛化能力。

綜上所述，大模型的核心技術涵蓋了模型設計、微調以及開發框架等多個方面。這些技術的綜合應用，使得大模型能夠在各種實際場景中發揮出強大的性能。