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（1）简述大规模神经网络的基本原理，重点介绍其结构和计算需求。
（2）Transformer架构的编码器－解码器模型是如何提升大模型训练效果的？简要说明其核心机制。
（3）MoE架构与传统神经网络架构相比，在哪些方面具有优势？简要描述其工作原理。
（4）简要解释GPU在大模型训练中的作用，并列举其常见参数，如内存大小和核心数量。
（5）TPU与GPU相比，在训练大模型时的主要优势是什么？列举TPU的主要规格参数。
（6）如何解决大模型训练中的网络带宽瓶颈问题？简述分布式训练的基本原理。
（7）大模型的训练时间与计算资源消耗问题如何影响开发者的选择？举例说明。
（8）数据隐私保护在大模型训练中为何至关重要？简要描述数据隐私保护的常见方法。
（9）端侧部署的概念是什么？简述端侧部署与云计算部署的主要区别。
（10）简述大模型部署中的常见挑战，并简要介绍云计算和边缘计算如何应对这些挑战。