下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
本章介绍了大模型面临的挑战与解决方案，重点讨论了计算资源、性能瓶颈、数据隐私以及模型部署问题。首先，深入分析了大规模神经网络、Transformer架构和MoE模型的核心原理，揭示了大模型的复杂性和计算需求。接着，详细探讨了GPU和TPU在大模型训练中的应用，强调了硬件加速对提升训练效率的重要性。同时，讨论了网络带宽对分布式训练的影响，以及大模型训练时面临的时间与资源消耗问题。数据隐私与合规性问题也得到了关注，尤其是在大数据背景下，如何保证数据安全和合法使用。最后，介绍了模型部署与运维的基本概念，阐述了云计算、边缘计算以及端侧部署的不同应用场景，为后续大模型轻量化与优化技术的深入探讨奠定了基础。