端侧大模型

端侧大模型指的是在移动设备或边缘设备上运行的、具有大规模参数和复杂结构的机器学习模型。这种模型能够在设备端直接执行复杂的计算任务，而不依赖于云服务器或中心化数据处理中心。端侧大模型的主要优势在于降低数据传输带宽和延迟，提高隐私保护，以及实现实时响应。它们通常应用于智能手机、平板电脑、可穿戴设备等移动设备上，执行图像识别、自然语言处理、语音识别等应用。通过深度学习技术，端侧大模型在保持高性能的同时，也关注模型的轻量化和低功耗，以适应移动设备的资源限制。