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对大模型进行优化，可以从多个层面入手，包括模型结构、训练过程、推理阶段、系统工程和硬件加速等方向。下面我从这几个维度详细展开，并列举常用的优化策略和工程实践。

🔧 一、模型结构优化

1. 模型架构改进

• 改进 Transformer 架构：
  • Sparse Attention（如 Longformer, BigBird）提升长文本处理能力
  • Linear Attention（如 Performer）降低时空复杂度
• 轻量化模块：
  • 使用 LoRA、Adapter 等可插拔模块，减少参数调整范围
• 多专家机制（MoE）：
  • 路由部分参数参与计算（如 Switch Transformer）减少计算开销但保持性能

🧠 二、训练过程优化

1. 混合精度训练（Mixed Precisio