大模型在推荐系统中的应用与实践

> ### 摘要 > 在AICon北京会议上，专家深入探讨了大模型在荣耀推荐与广告场景中的实际应用。面对推荐系统中既要满足Scaling laws以保障模型效果，又需实现极致推理性能的双重挑战，行业正积极探索优化路径。通过模型压缩、稀疏化训练与硬件协同设计等技术手段，部分企业已实现大模型在低延迟环境下的高效推理。会议指出，在保证推荐精度的同时，将推理速度提升至毫秒级，是推动大模型落地关键场景的核心目标。 > ### 关键词 > 大模型, 推荐系统, 推理性能, AICon, 广告场景 ## 一、大模型与推荐系统的结合 ### 1.1 大模型的技术特点及其在推荐系统中的应用 大模型凭借其庞大的参数规模和强大的表征学习能力，正在深刻重塑推荐系统的架构与逻辑。在AICon北京会议上，专家指出，大模型能够捕捉用户行为序列中的深层模式，提升对用户兴趣的预测精度，尤其在荣耀推荐和广告场景中展现出显著优势。通过引入大规模预训练机制，大模型可融合多源异构数据，实现跨场景的知识迁移，从而增强推荐的个性化与多样性。与此同时，其自回归或自编码结构赋予了模型更强的上下文理解能力，使得推荐结果更加贴近用户真实意图。然而，这种性能提升的背后是巨大的计算开销。如何在保证推荐质量的前提下，实现低延迟、高吞吐的推理性能，成为当前落地过程中的关键难题。部分企业已开始探索模型压缩、知识蒸馏与稀疏化训练等技术路径，在不牺牲过多效果的前提下降低模型复杂度，推动大模型在实际业务场景中的高效部署。 ### 1.2 推荐系统中的Scaling laws挑战 在追求更高推荐精度的过程中，Scaling laws为大模型的发展提供了理论指引——即模型性能随参数量、数据量和计算资源的增加而持续提升。然而，在AICon北京会议的讨论中，这一规律在推荐系统中的实际应用面临严峻挑战。尤其是在广告场景下，毫秒级的响应要求与大模型高昂的推理成本形成尖锐矛盾。尽管增大模型规模有助于提升效果，但随之而来的延迟增长和资源消耗限制了其在实时推荐中的可行性。因此，行业正面临一个核心困境：如何在遵循Scaling laws的同时，突破推理性能的瓶颈。目前，硬件协同设计、动态计算分配与条件计算等新兴策略被寄予厚望，旨在实现“效果”与“效率”的双重平衡。会议强调，唯有破解这一矛盾，才能真正释放大模型在推荐系统中的全部潜力。 ## 二、推理性能的优化 ### 2.1 推理性能的重要性 在AICon北京会议上，专家们反复强调，推理性能已成为决定大模型能否在推荐系统中真正落地的关键命脉。尤其是在荣耀推荐与广告场景中，用户对响应速度的期待已逼近生理感知极限——毫秒级的延迟差异，可能直接导致点击率与转化率的显著下滑。大模型虽具备强大的表征能力，能精准捕捉用户行为序列中的复杂模式，但其庞大的参数规模往往带来高昂的计算代价。若无法将推理时间压缩至可接受范围，再精妙的模型设计也将沦为纸上谈兵。会议指出，在保证推荐精度的前提下，实现极致的推理效率，不仅是技术挑战，更是商业竞争的核心壁垒。当前行业共识认为，只有当大模型能够在低延迟环境中稳定运行，才能真正发挥其在个性化推荐和广告投放中的潜力。因此，推理性能不再仅仅是工程优化的目标，而是连接模型智能与用户体验之间的桥梁，是决定大模型从实验室走向大规模应用的最后一道门槛。 ### 2.2 提升推理性能的策略与方法 为破解大模型在推荐系统中的推理瓶颈，AICon北京会议展示了一系列前沿且务实的技术路径。其中，模型压缩、稀疏化训练与硬件协同设计成为焦点。通过知识蒸馏技术，企业可将大模型的“智慧”迁移至轻量级模型，在保留大部分预测能力的同时大幅降低计算负担。稀疏化训练则允许模型在训练过程中自动剪除冗余连接，从而减少推理时的计算量。更进一步，部分领先实践已开始探索动态计算分配与条件计算机制，使模型根据不同输入自适应调整计算深度，实现“按需推理”。与此同时，硬件协同设计正被寄予厚望——通过定制化芯片与推理框架的深度融合，优化内存访问与并行计算效率，显著缩短响应时间。会议明确指出，这些策略并非孤立存在，而是需要系统性整合，方能在遵循Scaling laws、保障模型效果的同时，突破推理性能的桎梏，推动大模型在荣耀推荐与广告场景中的规模化落地。 ## 三、广告场景中的应用与实践 ### 3.1 大模型在广告场景的应用实例 在AICon北京会议上，专家们生动描绘了大模型如何在广告场景中释放前所未有的智能潜能。凭借其强大的表征学习能力，大模型能够深入解析用户的历史行为、实时交互与上下文环境，从而实现高度个性化的广告推荐。在荣耀推荐与广告场景中，大模型不仅提升了点击率的预测精度，更通过跨场景知识迁移，增强了广告内容的多样性与相关性。例如，通过大规模预训练机制，模型可融合用户在不同平台的行为数据，在冷启动场景下依然保持较高的推荐准确性。这种“理解用户意图”的能力，使广告从机械推送转变为有温度的对话。自回归结构赋予模型对序列行为的敏锐感知，使其能精准捕捉兴趣演变轨迹，进而提升转化潜力。尽管这些成果令人振奋，但专家也坦言，大模型在广告场景中的落地并非坦途——毫秒级响应要求与庞大参数规模之间的矛盾，始终如影随形。每一次精准推荐的背后，都是对计算效率极限的挑战。然而，正是在这种张力之中，技术创新的火花不断迸发，推动行业向更智能、更高效的未来迈进。 ### 3.2 广告场景中的性能优化 面对广告场景中严苛的延迟约束，推理性能的优化已成为决定大模型成败的关键战役。AICon北京会议指出，为实现毫秒级响应，企业正采取多维度协同策略。知识蒸馏技术被广泛采用，将大模型的“智慧”浓缩至轻量级模型，在不显著牺牲效果的前提下大幅降低计算负担。稀疏化训练则让模型在学习过程中自动识别并剔除冗余连接，有效减少推理时的运算量。更具前瞻性的是动态计算分配与条件计算机制的引入，使模型能根据输入复杂度自适应调整计算深度，实现“简单请求快速响应，复杂请求精准处理”的智能调度。与此同时，硬件协同设计正成为破局利器——通过定制化芯片与专用推理框架的深度融合，优化内存访问路径与并行计算效率，显著压缩响应时间。这些技术并非孤立存在，而是需要系统整合，方能在保障推荐精度的同时突破性能瓶颈。会议强调，唯有如此，大模型才能真正在广告场景中实现规模化落地，让智能推荐既聪明又迅捷。 ## 四、挑战与应对策略 ### 4.1 面临的挑战与解决方案 在AICon北京会议上，专家们深刻剖析了大模型在推荐系统落地过程中所面临的结构性矛盾：一方面，遵循Scaling laws意味着持续扩大模型规模以提升推荐精度；另一方面，广告场景对推理性能的极致要求却将延迟压缩至毫秒级。这一“效果与效率”的双重诉求，构成了当前技术演进的核心张力。大模型虽能精准捕捉用户行为序列中的深层模式，其庞大的参数规模却带来了高昂的计算开销，使得实时推理成为瓶颈。尤其是在荣耀推荐与广告场景中，每一次响应都必须在极短时间内完成，否则便可能引发点击率与转化率的显著下滑。为破解这一困局，行业正从多个维度探索系统性解决方案。模型压缩与知识蒸馏技术被广泛采用，通过将大模型的“智慧”迁移至轻量级模型，在保留预测能力的同时大幅降低计算负担。稀疏化训练则允许模型在训练过程中自动剪除冗余连接，减少推理时的实际运算量。更具突破性的是动态计算分配与条件计算机制的引入，使模型能够根据不同输入自适应调整计算深度，实现“按需推理”。与此同时，硬件协同设计被视为关键突破口——通过定制化芯片与专用推理框架的深度融合，优化内存访问路径与并行计算效率，显著缩短响应时间。这些策略并非孤立存在，而是需要协同整合，方能在保障模型效果的前提下，真正突破推理性能的桎梏。 ### 4.2 案例分析与效果评估 在AICon北京会议展示的实践案例中，部分领先企业已初步验证了大模型在广告场景中的可行性路径。通过融合知识蒸馏与稀疏化训练，某企业在保持推荐精度几乎不变的前提下，成功将推理延迟降低至毫秒级别，满足了广告投放系统的实时性需求。另一案例显示，借助动态计算分配机制，模型能够在面对简单请求时快速响应，而在处理复杂用户行为序列时则启用更深的计算路径，实现了效率与智能的平衡。硬件层面，定制化芯片与推理框架的协同优化进一步提升了吞吐量，使系统在高并发环境下依然稳定运行。尽管具体数据未在资料中披露，但会议明确指出，这些技术组合已推动大模型在荣耀推荐与广告场景中实现初步规模化落地。效果评估表明，优化后的系统不仅维持了高水平的推荐准确性，更显著提升了用户体验与商业转化潜力。这标志着大模型正从理论优势向实际价值转化迈出关键一步。 ## 五、总结 在AICon北京会议上，大模型于荣耀推荐与广告场景中的应用成为焦点。面对需同时满足Scaling laws与极致推理性能的双重挑战，行业正通过模型压缩、稀疏化训练、知识蒸馏、动态计算分配及硬件协同设计等手段探索破局路径。会议指出，唯有实现效果与效率的平衡，才能推动大模型在低延迟环境下的规模化落地。当前实践表明，结合多种优化策略可在几乎不牺牲推荐精度的前提下，将推理延迟降至毫秒级，初步实现智能与速度的协同。这标志着大模型在推荐系统中的应用正从理论优势迈向实际价值转化的关键阶段。