大型语言模型的关键技术主要包括以下几点： Transformer架构： Transformer架构是大语言模型的基础，它通过自注意力机制实现了对输入序列的全局信息捕获，摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)的时间步序依赖，极大提升了语言模型的表现力。

预训练技术： 预训练是大型语言模型不可或缺的一环。

模型通过在大规模无标注数据上进行自监督学习，提取丰富的语言知识和语义信息。

预训练策略如GPT、BERT等，已被验证能有效提升模型在各种自然语言处理任务上的性能。

微调与适配技术： 微调（Fine-tuning）是针对具体任务对预训练模型进行调整的过程，通过微调可以使模型更好地适应特定任务。

适配技术则包括模型蒸馏、剪枝等，旨在减小模型大小和提高推理速度，同时保持较高的性能。

提示学习： 提示学习通过巧妙的提示词或上下文引导模型生成指定类型的内容。

这种方法可以激发模型生成更符合用户意图的输出。

知识增强： 通过外部知识库丰富模型的内在知识储备，提高模型的泛化和专业性。

这有助于模型在处理涉及专业知识或特定领域的问题时表现更佳。

高效预训练策略： 为降低训练成本，研究人员提出了多种高效预训练策略，包括设计更优的优化目标、热启动学习率策略、渐进式训练法等。

这些策略有助于更快地训练更大规模的模型。

模型架构优化： 对模型架构本身的优化也是关键技术之一，如借鉴T5和BART模型提出的统一序列建模，以及采用其他先进技术来提升模型计算效率和减轻资源消耗。

综上所述，大型语言模型的关键技术涵盖了从基础架构到训练策略、优化方法等多个方面，这些技术的综合应用使得大型语言模型在自然语言处理领域取得了显著的成果。