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