大模型在优化建模中的主要瓶颈是计算资源和存储空间的限制。随着模型复杂度的增加，需要更多的计算资源来处理模型的参数和梯度，这可能导致训练速度变慢。此外，大型模型通常需要大量的存储空间来保存模型的权重、激活函数等参数，这可能会对硬件设备造成压力。
为了解决这些问题，研究人员提出了一些策略和方法。例如，通过使用分布式计算框架，可以将模型的训练过程分布在多个计算节点上进行，从而提高训练速度。此外，还可以使用压缩技术来减小模型的大小，从而减少存储空间的需求。
除了计算资源和存储空间的限制外，大模型在优化建模中还面临其他挑战。例如，模型的可解释性问题、过拟合问题以及模型泛化能力的问题。这些挑战可能会导致模型的性能不稳定，甚至无法达到预期的效果。
为了解决这些问题，研究人员提出了一些解决方案。例如，通过引入正则化项来约束模型的参数，可以降低模型的复杂度，提高模型的稳定性。此外，还可以使用集成学习方法来提高模型的泛化能力，通过组合多个小型模型来获得更好的性能。
总之，大模型在优化建模中的主要瓶颈在于计算资源和存储空间的限制。为了克服这些挑战，研究人员提出了多种策略和方法，包括分布式计算框架、压缩技术、正则化项和集成学习方法等。通过不断优化这些方法和技术，我们可以有效地解决大模型在优化建模中所面临的问题，并取得更好的效果。
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