大模型的底层框架主要由以下几个组成部分构成：
1. 数据预处理模块：这个模块主要负责对输入的数据进行清洗、转换和标准化等操作，使其满足模型训练的需求。常见的数据预处理方法包括归一化、去噪、填充缺失值等。
2. 模型构建模块：这个模块主要负责根据任务需求选择合适的模型结构，并对其进行训练和优化。常见的模型结构包括神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等。
3. 模型评估模块：这个模块主要负责对模型的性能进行评估和测试，包括准确率、召回率、F1值等指标。常见的评估方法有交叉验证、留出法等。
4. 模型部署模块：这个模块主要负责将训练好的模型部署到实际应用场景中，包括模型压缩、模型适配、模型优化等步骤。
5. 模型监控模块：这个模块主要负责对模型在实际应用中的表现进行监控和分析，包括模型性能、模型稳定性、模型安全性等。常见的监控方法有日志记录、异常检测、性能监控等。
6. 模型更新模块：这个模块主要负责根据新的数据和任务需求，对模型进行重新训练和优化，以保持模型的竞争力。
7. 模型优化模块：这个模块主要负责对模型进行优化，以提高其计算效率和准确性。常见的优化方法有剪枝、量化、知识蒸馏等。
8. 模型存储模块：这个模块主要负责对模型进行存储和管理，包括模型文件的生成、模型参数的保存、模型状态的恢复等。
9. 模型交互模块：这个模块主要负责与用户进行交互，包括模型的解释、模型的选择、模型的调整等。
10. 模型安全模块：这个模块主要负责保护模型的安全性，包括防止模型被恶意攻击、防止模型被滥用等。
