大模型使用的语言逻辑包括以下几个方面：

1. 自然语言理解：大模型需要具备一定的自然语言理解能力，能够理解人类语言的语法、语义和上下文信息。这包括对单词、短语、句子和段落等不同级别的语言单元的理解和解析，以及对不同语言之间的翻译和转换能力。
2. 语言生成：大模型需要具备一定的语言生成能力，能够生成符合语法和语义规则的自然语言文本。这包括对单词、短语、句子和段落等不同级别的语言单元的生成和组合能力，以及对不同语言之间的翻译和转换能力。
3. 逻辑推理：大模型需要具备一定的逻辑推理能力，能够根据已有的语言信息进行推理和判断，从而得出新的结论和知识。这包括对命题逻辑、谓词逻辑、归纳逻辑等不同形式的逻辑推理的支持能力。
4. 知识表示：大模型需要具备一定的知识表示能力，能够将语言信息转化为结构化的知识表示形式，以便进行更高效和准确的处理和推理。这包括对知识图谱、语义网络、本体等不同形式的知识表示的支持能力。
5. 上下文感知：大模型需要具备一定的上下文感知能力，能够根据上下文信息进行语境推断和语义理解。这包括对上下文中的时间、地点、人物、事件等不同类型的信息的感知和处理能力，以及对上下文的变化和演化的适应能力。

总的来说，大模型使用的语言逻辑是一个涉及多个方面的综合问题，需要从不同的角度考虑和理解。在具体应用中，需要根据不同的任务和数据特征，选择合适的模型和方法，以提高模型的性能和可靠性。