"将视觉-语言模型扩展到更大数据集面临着几个挑战，开发人员和技术专业人员需要考虑其中的几个主要问题。一个主要问题是计算负担的增加。随着数据集的增长，对处理能力和内存的需求也随之上升。这可能导致更长的训练时间，并且可能需要更昂贵的硬件。例如，

边缘计算通过在数据生成源附近处理数据来补充云计算，而不是仅仅依赖集中式的云服务器。这种方法减少了延迟，提高了实时决策能力，并优化了带宽使用。在需要立即响应的场景中，例如自主驾驶汽车或智能制造，边缘计算允许设备在现场分析信息，而不是将其发送到

彩票假设表明，在较大的神经网络中，存在一个较小的，随机初始化的子网 (“中奖彩票”)，可以训练以实现与原始较大网络相似或更好的性能。根据假设，通过找到此子网并从头开始对其进行训练，该模型可以实现更快的收敛和更好的性能。 这个想法挑战了从头