人工智能大模型技术基础系列之：自动模型搜索与架构优化

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

近年来，随着人工智能的迅速发展，在许多领域都出现了大规模的深度学习模型。相比传统机器学习算法，大型深度学习模型在处理复杂的数据集时表现出更好的性能。然而，如何有效地训练这些模型并使它们在实际生产环境中运行，一直是一个难题。基于大数据计算资源的计算能力以及海量数据的需求，为了解决这个难题，业界提出了许多基于大模型的解决方案。其中，一种典型的解决方案就是使用自动化模型搜索（AutoML）的方法，通过对大模型空间进行搜索并找到最优的模型架构、超参数等，将大模型应用到实际任务上。

本文所要探讨的自动化模型搜索方法主要基于大模型架构的优化，即通过搜索不同层结构、激活函数、连接方式等等的组合，找到能够获得最佳性能的模型架构。通常来说，该方法包括以下几种基本方法：

1. 模型架构搜索方法（Model Architecture Search Method）。
2. 参数调优方法（Hyperparameter Optimization Method）。
3. 深度学习框架结合自动模型设计（Deep Learning Frameworks with Auto-Design）。
4. 高性能计算集群上的分布式训练方法（Distributed Training on HPC Clusters）。
5. 在线网络模型优化方法（Online Model Optimization Methods）。

针对不同的目的，也会有一些比较先进的新方法出现。如在目标检测领域，提出了新的目标检测算法EfficientDet，其搜索方法利用强化学习的方法在大模型空间中寻找高效且准确的模型