大模型应用需要的技术主要包括以下几个方面：
1. 数据预处理技术：在构建大模型之前，需要对原始数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作，以提高模型的泛化能力和性能。常用的数据预处理技术包括数据增强、数据标准化、数据归一化等。
2. 模型选择与设计：根据应用场景和需求，选择合适的模型架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。同时，需要设计合理的模型结构，包括层数、神经元数量、激活函数等参数，以优化模型的性能。
3. 训练与优化技术：采用合适的训练算法和优化策略，如随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSProp等，以加速模型的训练过程并提高模型的收敛速度。此外，还需要关注模型的超参数调整，如学习率、批大小、正则化系数等，以获得更好的训练效果。
4. 模型评估与调优：通过交叉验证、留出法等方法对模型进行评估，以衡量模型的性能指标，如准确率、召回率、F1值等。根据评估结果，对模型进行调优，如调整模型结构、优化训练策略、调整超参数等，以提高模型的泛化能力和性能。
5. 模型部署与优化：将训练好的模型部署到实际应用场景中，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。在部署过程中，需要关注模型的压缩、量化、剪枝等优化技术，以提高模型的运行效率和资源占用。同时，还需要关注模型的实时性能和稳定性，以确保在实际场景中的可用性。
6. 模型监控与维护：建立模型监控系统，实时监控模型的运行状态，如内存占用、计算资源消耗等。根据监控结果，及时调整模型参数、优化训练策略等，以应对实际场景中的变化和挑战。此外，还需要定期对模型进行维护和更新，以保持模型的性能和竞争力。
总之，大模型应用需要综合运用多种技术和方法，从数据预处理、模型选择与设计、训练与优化、模型评估与调优、模型部署与优化、模型监控与维护等方面进行全面考虑，以实现高性能的大模型应用。
