通过理论分析大规模语言模型的内部结构和操作机制，探讨Transformer及其派生体结构在捕获长期依赖时的计算效率限制。评估自适应优化算法、大规模并行计算技术和混合精度训练策略对加速收敛和减少内存占用的贡献。回顾模型压缩技术的最新进展，展示其在减小模型规模和推理延迟、保持模型预测准确性方面的能力。批判性审查当前效率优化方法的局限性，并提出未来研究展望。