随着人工智能的迅猛发展，大模型（如 GPT、LLaMA 等）已成为 AI 革命的核心驱动力。本文深入探讨大模型开发中的关键技术突破，包括模型架构优化、训练数据处理、分布式训练、推理加速以及伦理考量。通过详细的代码示例、数学公式和中文注释，揭示如何从零构建一个简化的 Transformer 模型，并优化其性能。文章不仅适合 AI 从业者，也为对大模型技术好奇的开发者提供全面的技术视角，涵盖从理论到实践的完整路径，助力读者理解 AI 革命背后的技术奥秘。