近年来，随着深度学习技术的蓬勃发展，大语言模型已经取得了举世瞩目的成就。在各种复杂的自然语言处理任务上，如机器翻译、情感分析、文本生成等，大语言模型都展现出了其强大的能力，显著提升了任务完成的质量和效率。然而，大语言模型在取得显著成果的同时，也面临着诸多与系统相关的挑战，这些挑战在一定程度上制约了其进一步的发展和应用。

首先，大语言模型通常具有庞大的参数规模和复杂的网络结构，这使得模型训练和推断过程中的计算开销异常巨大。特别是在大数据环境下，模型训练往往需要耗费大量的时间和计算资源，这制约了大语言模型的进一步发展。其次，大语言模型在处理实时任务时，往往面临着高并发的挑战。 由于模型推断需要消耗一定的时间，因此在处理大量并发请求时，很容易出现延迟过高的情况，影响了用户体验和系统性能。最后，大模型在实际场景的应用过程中，仍面临着诸多挑战，包括但不限于数据质量的参差不齐、数据模态的多样性以及隐私和安全问题等。这些挑战无疑会对大模型在实际应用中的落地产生影响。

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