请介绍你对大语言模型（LLM）的基本原理和主要技术架构的理解，包括训练、推理和典型应用场景。

回答思路

1. 能说明Transformer架构、自注意力机制等核心概念
2. 能介绍预训练、微调、指令对齐等训练阶段
3. 能讨论推理时上下文窗口、温度等参数影响
4. 能结合实际场景说明模型选型与局限性