48_动态架构模型：NAS在LLM中的应用
引言 大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破性进展，很大程度上归功于其庞大的参数量和复杂的网络架构。然而，随着模型规模的不断增长，计算资源消耗、推理延迟和部署成本等问题日益凸显。如何在保持模型性能的同时，优化模型架构以提高效率，成为2025年大模型研究的核心方向之一。神经架构搜索...
神经架构搜索NAS详解：三种核心算法原理与Python实战代码
最近好多论文开始将 神经架构搜索（NAS） 应用于大模型或 大型语言/视觉语言模型的设计中。 比如： LangVision-LoRA-NAS、Jet-Nemotron、PhaseNAS 等看来NAS又要有一波热度了，所以我来回顾一下NAS的基础技术。 深度学习的成功很大程度上依赖于神经网络架构的精心设计。从AlexNet到ResNet，再到Transformer，每一个里程碑式的架构都凝聚了研究....
存储架构深度解析：直连存储（DAS）、存储区域网络（SAN）与网络附加存储（NAS）的区别
在企业数据管理领域，选择合适的存储解决方案对于确保数据的可访问性、安全性和性能至关重要。随着技术的发展，三种主要的存储架构——直连存储（Direct Attached Storage, DAS）、存储区域网络（Storage Area Network, SAN）和网络附加存储（Network-Att...
AAAI 2023 | 打破NAS瓶颈，新方法AIO-P跨任务预测架构性能
华为海思加拿大研究院和阿尔伯塔大学联合推出了一个基于预训练和知识注入的神经网络性能预测框架。神经网络的性能评估 (精度、召回率、PSNR 等) 需要大量的资源和时间，是神经网络结构搜索（NAS）的主要瓶颈。早期的 NAS 方法需要大量的资源来从零训练每一个搜索到的新结构。近几年来，网络性能预测器作为一种高效的性能评估方法正在引起更多关注。然而，当前的预测器在使用范围上受限，因为它们只能建模来自特....
神经网络架构搜索（NAS）基础入门
网络架构搜索(NAS)已成为机器学习领域的热门课题。商业服务(如谷歌的AutoML)和开源库(如Auto-Keras[1])使NAS可用于更广泛的机器学习环境。在这篇文章中，我们主要探讨NAS的思想和方法，希望可以帮助读者更好地理解该领域并发现实时应用程序的可能性。什么是网络架构搜索（NAS）？现代的深度神经网络有时会包含多种类型的层，而且这些层不止一个[2]。Skip connections[....
提升神经网络架构搜索稳定性，UCLA提出新型NAS算法
可微网络架构搜索（DARTS）能够大幅缩短搜索时间，但是其稳定性受到质疑。随着搜索进行，DARTS 生成的网络架构性能会逐渐变差。最终生成的结构甚至全是跳过连接（skip connection），没有任何卷积操作。在 ICML 2020 中，UCLA 基于随机平滑（random smoothing）和对抗训练（adversarial training），提出了两种正则化方法，大幅提升了可微架构搜....
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金融级分布式架构
SOFAStack™（Scalable Open Financial Architecture Stack）是一套用于快速构建金融级分布式架构的中间件，也是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。
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