一、技术瓶颈
（一）可靠性与幻觉问题
大模型在运行过程中有时会出现事实性错误，这便是可靠性问题，也被称为 “幻觉”。例如，它可能会弄错诗词作者，给出错误的文学知识。这种错误并非个例，而是在多个领域均有出现。从原理上分析，大模型的答案生成是基于概率选择，难以做到百分之百的准确。这一问题在当前的众多大模型中普遍存在，成为其应用中的重要挑战之一。
（二）数学和逻辑推理能力薄弱
大模型在面对复杂的数学和逻辑推理问题时，往往表现不佳。尽管在某些简单场景下可能有不错的表现，但在深度推理方面，其准确率较低。例如，当推理步骤增多时，即使每一步的预测准确率高达 95%，但经过多步累积，最终的准确率可能会大幅下降，如 20 步推理后准确率可能不到 36%。这显示出大模型在复杂逻辑推理方面的能力仍有待显著加强。
（三）形式语义理解能力不足
虽然大模型能够在一定程度上理解语义，但要真正从意义和形式上全面、深入地理解语言，还存在很大的差距。对于一些语言背后的深层含义、细微的语义差别以及复杂的语境关联，大模型往往难以准确把握，需要进一步提升其在这方面的能力，以实现更精准和全面的语言理解。
（四）黑盒模型的通用弱点
大模型作为黑盒模型，存在着一些通用的弱点。其内部工作原理不透明，导致可解释性差，人们难以清晰了解模型是如何得出结论的。同时，可调试能力也较弱，当模型出现错误时，很难准确找到问题所在并进行有效的修正和优化。这使得在实际应用中，对大模型的调整和改进面临较大困难。
二、训练与推理难题
（一）万卡 / 十万卡集群分布式训练及可靠性挑战
在大模型的训练中，采用万卡 / 十万卡集群分布式训练面临着诸多严峻挑战。一方面，如此大规模的硬件协同工作，使得任何一个细微的故障都可能引发连锁反应，导致整个训练进程中断。硬件设备的高故障率，尤其是网络带宽相关的光模块，大大增加了潜在的失效风险。另一方面，分布式训练涉及众多复杂的协调和同步机制，一旦出现故障，排查和恢复的流程漫长且复杂，根因定位困难。这不仅耗费大量时间，还可能导致频繁的模型状态回滚，严重影响训练效率和效果。
（二）面向 LLM 长文本生成的高效解码难题
在推理阶段，大模型要实现面向 LLM 长文本生成的高效解码并非易事。长文本生成需要处理大量的信息和复杂的语义关系，而传统的解码方法往往难以满足效率和质量的双重要求。例如，在处理长文本时，模型需要有效地管理和利用缓存的键值状态，避免内存消耗过大。同时，要优化注意力机制，确保在处理长文本时能够准确捕捉关键信息，避免信息丢失或误解。此外，还需解决解码速度与生成质量之间的平衡问题，以在保证高效的同时生成连贯、有逻辑的长文本。
（三）AI 集群碎片资源利用及全局作业最优调度难题
大模型在资源利用方面，AI 集群碎片资源的利用以及全局作业的最优调度是亟待解决的难题。由于训练和推理任务的复杂性和多样性，集群中常常存在大量未被充分利用的碎片资源。这些碎片资源分散且难以整合，导致资源浪费。同时，全局作业的调度需要综合考虑各种因素，如不同任务的优先级、资源需求、时间限制等，以实现资源的最优分配和效率的最大化。但当前的调度策略往往难以达到理想的效果，使得大模型的运行效率受到限制。
三、高效资源利用困境
（一）行业训练数据安全可控与可用不可得
在大模型的发展中，行业训练数据的安全可控与可用不可得成为了一个突出的问题。一方面，确保数据的安全可控至关重要。数据包含着大量的敏感信息和商业机密，一旦泄露，可能会给企业和社会带来巨大的损失。然而，实现数据的安全保护并非易事。复杂的网络环境、多样化的攻击手段以及内部管理的疏漏，都可能导致数据安全防线的失守。另一方面，虽然大量的数据存在，但可用的数据却往往难以获取。行业数据可能分散在不同的机构和部门，存在数据壁垒和共享机制的缺失。即使有获取数据的需求，也可能面临繁琐的审批流程和法律限制。例如，某些专业领域的数据只能在特定的机构内部查看，限制了大模型训练所需数据的广泛性和多样性。这使得大模型在训练过程中难以获取全面而优质的数据，从而影响其性能和效果。
（二）异构芯片间大容量统一内存池构建
随着大模型规模的不断增长，对显存容量的需求急剧提高。传统的单颗芯片往往难以满足这一需求，构建异构芯片间的大容量统一内存池成为了必然选择。大模型的训练和推理涉及大量的数据处理和复杂的计算任务，需要高效的内存管理来保证数据的快速访问和处理。统一内存池能够打破不同芯片之间的内存隔离，实现资源的共享和协同工作。例如，在处理多模态数据时，CPU、GPU 等不同类型的芯片可以同时访问和操作统一内存池中的数据，提高数据处理的效率和速度。然而，构建这样的统一内存池并非一帆风顺。不同类型芯片的架构差异、数据传输的带宽限制以及内存管理的复杂性等问题，都给统一内存池的构建带来了挑战。需要在硬件设计、软件优化和系统架构等方面进行深入的研究和创新，以实现高效、可靠的大容量统一内存池，为大模型的发展提供有力支持。
四、模型压缩难题
（一）高效量化及无损量化评测标准及技术方案缺失
在大模型压缩领域，高效量化及无损量化的评测标准与技术方案的缺失是一个亟待解决的关键问题。当前，虽然有诸多针对大模型的压缩方法被提出，但由于缺乏统一且明确的评测标准，难以准确衡量不同压缩方案的优劣。例如，在衡量量化效果时，究竟是以模型的准确率损失、内存占用减少比例，还是推理速度提升幅度为主要指标，尚未有定论。
在技术方案方面，现有的量化方法常常无法在保证模型性能的前提下实现高效压缩。一些方法可能会导致模型精度大幅下降，而另一些则在压缩效率上表现不佳。以 ChatGPT 为代表的大模型为例，其参数规模巨大，对量化技术的要求极高。然而，现有的量化技术在处理这类大规模模型时，往往难以找到精度与压缩效率之间的最佳平衡点。
此外，不同类型的大模型，如基于 Transformer 架构的和基于其他架构的模型，其特点和对量化的需求也各不相同，但目前缺乏针对不同类型模型的定制化量化技术方案。这使得在实际应用中，选择合适的量化方案变得极具挑战性，从而限制了大模型压缩技术的广泛应用和发展。
五、应用落地难点
（一）领域部署成本高
大模型在不同领域的部署成本居高不下，这是其应用落地的一大难点。一方面，大模型的训练和优化需要耗费大量的计算资源和时间成本。例如，在金融领域，为了实现精准的风险评估和投资预测，需要对大模型进行反复训练和调整，这不仅需要强大的计算能力，还需要专业团队的长期投入。另一方面，数据的收集、清洗和标注也是一项巨大的开支。以医疗领域为例，获取高质量的医疗数据并进行准确标注，以满足大模型的训练要求，需要投入大量的人力和物力。此外，还存在着模型适配特定领域的成本，如对模型结构和参数的调整，以适应不同行业的特殊需求。
（二）模型算力缺口大
大模型的应用面临着严重的算力不足挑战。随着模型规模的不断扩大和任务的日益复杂，对算力的需求呈指数级增长。以自然语言处理任务为例，处理大规模的文本数据需要强大的计算能力来进行特征提取和模型训练。然而，现有的算力资源难以满足这一需求，导致模型训练时间延长，效率低下。在图像识别领域，处理高清图像和复杂场景也对算力提出了极高的要求，算力缺口使得大模型在实时处理和大规模应用方面受到限制。
（三）国产芯片替代难
在大模型落地过程中，国产芯片替代面临诸多困境。首先，在性能和能效方面，部分国产芯片与国际先进水平存在一定差距，难以满足大模型对高性能计算的需求。其次，国产芯片的开发和应用生态系统尚未成熟，缺乏完善的软件支持和开发工具，导致其在大模型领域的应用难度增加。此外，市场对国产芯片的接受度和信任度有待提升，需要更多实际应用案例来证明其稳定性和可靠性。
（四）模型的可解释性和隐私保护问题
大模型在应用中存在可解释性差和隐私保护不足的情况。可解释性方面，由于大模型的内部工作机制复杂且不透明，使得用户难以理解模型是如何得出结论的，这在一些关键应用场景，如医疗诊断和金融决策中，可能引发信任危机。在隐私保护方面，大模型处理大量敏感数据，如个人信息和商业机密，存在数据泄露的风险。例如，在智能客服应用中，用户的交流内容可能被不当收集和使用，威胁用户隐私安全。
六、产业突破难题
（一）产业结合难度大
大模型与产业融合面临着诸多障碍。首先，不同产业有着独特的业务流程和专业知识，大模型要深入理解并适配这些复杂的行业特性并非易事。例如，制造业中的生产流程优化、质量控制等环节，涉及众多精细的工艺和参数，大模型难以迅速准确地掌握。其次，产业数据的多样性和复杂性也给大模型的应用带来挑战。数据可能来自不同的系统和格式，存在数据质量参差不齐、数据标注不准确等问题。再者，行业间的规范和标准差异较大，大模型在跨行业应用时需要满足各种不同的要求，增加了融合的难度。
（二）模型更新与推理成本高
算法和工程团队在大模型的更新与维护上面临着巨大的压力。一方面，大模型的参数众多，结构复杂，每次更新都需要耗费大量的时间和计算资源。同时，为了保证模型的性能和准确性，更新过程需要进行严格的测试和验证，进一步增加了工作的复杂性。另一方面，推理成本居高不下。随着模型规模的增大和应用场景的拓展，对计算资源的需求不断增加。以智能客服为例，大量的实时交互请求需要快速的推理响应，高昂的成本限制了其广泛应用。此外，新的技术和算法不断涌现，团队需要不断学习和探索，以优化模型的更新和推理策略，但这也需要投入大量的精力和资源。
