千问大模型技术原理是利用深度学习和自然语言处理技术，通过大量的数据训练，使模型能够理解和生成人类语言。
首先，千问大模型需要大量的文本数据作为输入，这些数据可以是新闻、文章、书籍等。通过对这些数据的预处理，如分词、去停用词、词干提取等，将文本转换为计算机可以理解的向量表示。
然后，使用深度学习算法，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或Transformer等，对文本进行编码。这些算法能够捕捉到文本中的长距离依赖关系，即一个词语在句子中的位置和它的含义之间的关系。
接下来，通过训练，让模型学习到如何根据上下文预测下一个词语。这个过程被称为“预训练”，通常需要大量的计算资源和时间。预训练完成后，模型会进入“微调”阶段，即针对特定的任务，调整模型的参数，使其更好地适应该任务的需求。
最后，当用户提出问题时，千问大模型会根据问题的内容和上下文，从其庞大的知识库中查找相关信息，并生成答案。这个过程涉及到自然语言理解（NLU）和生成（NLG），即理解用户的问题意图和生成符合语法和逻辑的回答。
总之，千问大模型的技术原理是通过深度学习和自然语言处理技术，利用大量的文本数据进行训练，使模型能够理解和生成人类语言。
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