大模型的核心基础主要包括深度学习和大规模数据集。
深度学习技术，尤其是像Transformer这样的模型架构，是大模型能够实现高效处理和理解语言、图像等信息的关键。这些复杂的神经网络结构通过大量的训练数据和计算资源进行优化，使得大模型能够自动提取数据中的规律和模式，进而具备强大的智能能力。
另外，大规模数据集也是大模型不可或缺的一部分。足够多的训练数据可以帮助模型更好地学习到样本特征和规律，提升模型的泛化能力和性能。这些数据通常来源于各种公开或私有的数据源，并经过预处理和标注以满足训练需求。
总的来说，深度学习和大规模数据集共同构成了大模型的核心基础，使得这些模型能够在语音识别、自然语言处理、图像识别等领域展现出惊人的性能。
