LLM训练是指对大型语言模型（LLM）进行的深度学习过程，通过海量文本数据的预训练和针对具体任务的微调，使模型能够理解和生成自然语言文本。其核心技术包括基于Transformer架构的自注意力机制，以及预训练与微调相结合的两阶段训练方法。预训练阶段，模型学习语言的通用规律；微调阶段则针对特定任务优化。LLM训练广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等自然语言处理任务。