算法是大模型的灵魂，若没有卓越的算法，就无法塑造并优化大模型。算法的设计与改进对大模型的结构和效率起着决定性的作用。大模型常常借助创新的算法和技术来增强模型的表达、学习和推理能力，同时降低模型的训练、推理和部署成本。
算法，简而言之，是一系列解决特定问题或完成特定任务的步骤与规则。这些算法可以通过多种方式实现，如数学公式、程序代码、流程图等。评价算法的好坏，我们通常会考虑诸如正确性、复杂度、效率、稳定性、可扩展性等指标。
在自然语言处理领域，大模型广泛应用了Transformer结构，这是一种基于自注意力机制的神经网络架构。它有效地处理长序列数据，捕捉远距离的依赖关系，从而提高了模型的并行性和可解释性。