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随着人工智能技术的飞速发展，大规模神经网络模型在自然语言处理、计算机视觉等领域展现出卓越的性能与广泛的应用前景，推动了智能化进程的不断深化。本章将回顾大模型的兴起与发展历程，探讨Transformer编码器（Encode）－解码器（Decode）架构及MoE（Mixture of Experts，专家混合）架构的创新与突破，分析其在处理复杂任务中的优势与挑战。
同时，面对大模型所需的庞大计算资源与性能瓶颈，本章将深入介绍GPU与TPU等硬件加速器的基本概念，探讨网络带宽约束与分布式训练对模型训练效率的影响，并评估大模型在训练时间与资源消耗上的现实问题。
此外，随着数据量的急剧增加，数据隐私保护与合规性问题日益凸显，本章将重点分析相关的挑战与应对策略。在模型部署与运维方面，将阐述云计算与边缘计算的基本概念，探讨端侧部署的技术要点，以及大模型运维过程中面临的各种难题。通过对这些关键领域的系统性探讨，读者将全面了解当前大模型发展所面临的主要挑战与未来发展方向。