大模型作为人工智能领域的革命性技术，以其强大的泛化能力和跨任务适应性，正在重塑从自然语言处理到多模态应用的边界。本文深入探讨大模型的理论基础，包括Transformer架构、注意力机制和规模化训练的数学原理，并结合实际案例展示其在文本生成、图像理解等场景中的应用。通过详细的代码示例（如Python实现的简易Transformer模型和注意力机制），本文阐释了从理论到工程实践的跨越路径。文章还分析了大模型的挑战，如计算资源需求和伦理问题，并展望其未来发展方向。无论是AI研究者还是工程实践者，本文都提供了全面的