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大模型架构自动搜索
资料介绍
一、核心概念与需求背景
1.1 什么是大模型架构自动搜索
大模型架构自动搜索，简称NAS for LLMs（Neural Architecture Search for Large Language Models），是将神经架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）技术适配到大语言模型开发场景的自动化设计方法，能够在给定的搜索空间内，基于预设的性能约束（参数量、推理延迟、准确率、显存占用等），自动搜索得到适配不同硬件环境与任务场景的最优大模型结构，替代传统人工设计大模型架构的流程。
不同于传统卷积神经网络、循环神经网络的小规模架构搜索，大模型架构自动搜索需要应对超千亿参数搜索空间的效率问题，同时需要兼顾大模型预训练、微调的效果与部署成本，是当前大模型轻量化定制、高效部署领域的核心技术方向之一。
1.2 需求产生背景
近年来大模型行业快速发展，不同场景对大模型的性能要求存在显著差异：云端部署需要大模型兼顾吞吐率与推理精度，端侧部署要求大模型参数量控制在百兆级别，特定垂直领域任务需要大模型在专有数据集上达到更高的准确率，传统人工设计大模型架构的模式存在三个核心痛点：
1. 周期长成本高：人工设计一款适配特定场景的大模型架构，需要算法工程师反复试错，整个流程往往需要数周甚至数月时间，耗费大量算力与人力成本；
2. 通用性差：人工设计的通用大模型架构，在特定场景下往往存在冗余，要么精度不达标，要么推理速度无法满足部署要求；
3. 门槛高依赖专家经验：大模型架构设计需要算法工程师兼具大模型底层原理、硬件性能优化多领域知识，普通中小团队难以完成定制化架构开发。
大模型架构自动搜索技术正是为解决上述痛点而生，能够实现大模型架构的自动化定制，降低大模型落地的门槛，缩短开发周期，提升最终模型的综合性能。
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