随着人工智能技术的飞速发展，大模型（如GPT、LLaMA等）正在重塑技术与社会的面貌。本文深入探讨大模型的核心技术，包括Transformer架构、预训练与微调机制，以及其在自然语言处理、图像生成与跨模态任务中的应用。通过详细的数学推导和代码示例，阐释大模型的工作原理及其优化方法。文章还分析了大模型在医疗、教育、工业等领域的变革潜力，同时探讨其伦理与隐私挑战。结合Python代码实现，包括注意力机制、模型训练与推理过程，旨在帮助读者深入理解大模型的魅力与未来。最终，本文展望了人工智能如何在效率、公平与创新之