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大语言模型时代的NAS.
资料介绍
一、NAS-BERT的核心定位与原生局限
神经网络架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）是自动化机器学习领域的核心方向，而NAS-BERT则是NAS技术与预训练语言模型结合的里程碑式工作，其核心目标是解决原生BERT模型参数量大、推理延迟高、适配下游任务成本高的痛点。在大语言模型（Large Language Model, LLM）爆发之前，NAS-BERT已经实现了对BERT架构的自动化优化，通过可微分架构搜索、分层搜索空间设计等策略，在保持下游任务精度损失极小的前提下，将模型参数量压缩了40%以上，推理速度提升了2-3倍。
但站在大语言模型时代重新审视，原生NAS-BERT存在三个无法忽视的原生局限。第一，搜索空间锚定传统BERT的编码器结构，仅针对注意力头数量、隐藏层维度、前馈网络中间维度等超参数进行搜索，没有适配大语言模型引入的新架构组件，比如FlashAttention、分组查询注意力、SwiGLU激活函数等主流优化模块无法被纳入搜索范围，导致搜索得到的架构天然落后于当前大模型的设计范式。第二，NAS-BERT的优化目标主要聚焦模型参数量和下游任务精度，没有将大语言模型场景下核心的推理吞吐量、显存占用、硬件适配性等约束纳入优化目标，搜索得到的架构往往在通用硬件上的实际加速比低于理论预期，无法满足大模型落地的实际需求。第三，NAS-BERT的搜索过程依赖预训练权重的迁移，但搜索空间限制在BERT的小参数量区间，无法适配大语言模型千亿、万亿级参数量下的架构搜索需求，搜索成本会随着参数量膨胀呈指数级上升，无法落地。
二、大语言模型时代对NAS-BERT延伸的核心需求
大语言模型时代，预训练模型的开发范式已经从“统一大模型+微调适配”逐步转向“基础大模型+轻量化架构适配+任务级微调”，而NAS技术恰恰是实现轻量化架构适配的核心手段，这也为NAS-BERT的延伸提出了四个明确的核心需求。
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