大模型，通常指的是参数规模非常大的深度学习模型，这些模型采用了多层神经网络结构，需要大量的训练数据和计算资源来进行训练。其核心技术主要包括深度学习，通过构建复杂的神经网络模型，实现对大规模数据的有效学习和处理。

在模型方面，大模型具有更强的学习能力、更好的泛化能力和更强的表示能力。模型的设计和选择需要根据具体任务的需求来确定，例如，对于自然语言处理任务，可以选择循环神经网络(RNN)或变压器(Transformer)等模型。此外，模型架构的优化也是关键，通过调整超参数和优化模型结构，可以进一步提高模型的性能和泛化能力。

在微调方面，它是指在预训练模型的基础上，针对特定任务进行有监督的训练。预训练是在大规模无标注文本数据上训练语言模型，使其学习到通用的语言知识，为后续的微调任务提供良好的初始参数。通过微调，模型可以学习到与目标任务相关的知识，从而在该任务上取得更好的性能。预训练和微调是大语言模型的两个核心阶段，预训练为模型提供了通用的语言知识，而微调使模型能够适应特定任务。

至于开发框架，它是构建和训练大模型的基础。常见的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，都提供了丰富的工具和库，使得模型的构建、训练和部署变得更加高效和便捷。这些框架通常包括张量计算、自动微分、优化算法等功能，为大模型的训练和应用提供了强大的支持。

在开发大模型时，还需要注意优化模型的训练和推理效率。这包括使用大规模计算和并行处理技术，以提高训练和推理的效率;采用分布式计算和模型部署技术，以支持大规模模型的训练和部署;以及进行模型优化和调参，以提高模型的性能和泛化能力。

综上所述，大模型的核心技术涵盖了模型设计、微调以及开发框架等多个方面。这些技术的综合应用，使得大模型能够在各种实际场景中发挥出强大的性能。