大模型底层开源技术主要包括以下两个方面：
1. 模型架构和算法：大模型通常采用深度学习、神经网络等先进的机器学习算法，这些算法的实现和优化是大模型的核心。例如，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。此外，大模型还可能使用一些特定的优化技术，如梯度下降、随机梯度下降、Adam等。这些算法和优化技术的实现和优化也是大模型底层的重要部分。
2. 硬件平台和计算资源：大模型的训练和推理需要大量的计算资源，因此，硬件平台的选择和优化也是非常重要的。目前，GPU、TPU、FPGA等硬件平台被广泛应用于大模型的训练和推理中。此外，云计算、分布式计算等技术也被用于提高大模型的性能和可扩展性。
在大模型的底层技术中，还有一些其他的关键技术，例如数据预处理、特征工程、模型压缩和量化等。这些技术可以帮助我们更好地处理和利用大模型的数据，从而提高模型的性能和可扩展性。
总的来说，大模型的底层开源技术主要包括模型架构和算法、硬件平台和计算资源以及相关的其他关键技术。这些技术共同构成了大模型的基础，使得我们可以构建出高性能、可扩展的大模型。
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