神经架构搜索在资源受限设备上面临准确性与公平性的双重挑战。介绍 FL-NAS 框架，利用大型语言模型优化 NAS 过程，兼顾模型精度、公平性与部署效率。实验显示该方案在多项指标上超越现有最先进方法，为边缘设备上的 DNN 设计提供了新思路。
神经架构搜索（NAS）已成为自动化深度神经网络设计的有力工具，尤其适用于计算资源有限的移动和边缘设备。随着大型语言模型（LLM）展现出强大的推理与生成能力，将其引入 NAS 领域成为新趋势。本文进一步探索了这一方向，同时考量模型准确性、公平性及硬件部署效率三个关键指标。我们提出了基于 LLM 的 NAS 框架 FL-NAS，实验表明该框架能发现高性能 DNN，并在多项设计考量上显著优于现有最先进模型。
当前 NAS 技术虽已成熟，但在资源受限场景下的公平性与效率平衡仍是难点。本文提出的 FL-NAS 框架允许在设计新 DNN 模型时灵活权衡多种设计指标。我们首次证明，FL-NAS 能够高效执行架构搜索，在保持性能的同时优化公平性约束。
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