广告场景LLM推理加速：模型压缩与并行验证框架

针对实时广告系统中LLM推理延迟高、计算成本大的挑战，研究团队提出高效生成式定向框架，通过自适应量化、分层稀疏化和前缀树并行验证三项核心技术协同工作，在保持生成质量的同时实现显著加速，并在真实广告场景验证有效。该框架为LLM在广告领域的实时部署提供了可行路径。

大型语言模型（LLM）在广告场景展现出巨大潜力，包括广告创意生成、精准定向投放等应用。然而，将LLM部署到实时广告系统面临严峻挑战：高推理延迟和计算成本使得直接部署往往不可行。在广告这个分秒必争的领域，毫秒级的延迟差异可能意味着巨大的收入损失。如何在保持生成质量的同时实现低延迟推理，成为广告技术领域的关键难题。

研究团队提出的高效生成式定向框架包含三项核心技术：

自适应分组量化

动态分组调整策略、自适应位宽分配（关键层更高精度）、感知广告文本模式优化量化表，相同压缩比下保持更好生成质量。

分层自适应稀疏化

层间自适应稀疏比例、结构化稀疏便于硬件加速、渐进稀疏保持收敛稳定，与量化结合实现计算量和内存双重优化。

前缀树并行验证

构建候选token前缀树、并行验证多候选路径、早期剪枝无效路径，显著降低生成验证开销，支撑实时推理。

在两个真实广告场景验证框架效果：

场景一：广告创意生成

• 推理加速显著
• 文案吸引力和相关性保持可接受水平
• 生成多样性未受明显影响

场景二：精准定向投放

• 延迟满足实时竞价（RTB）要求
• 定向精度损失可控
• 支持高并发请求

综合指标：端到端延迟显著降低，FLOPs和内存占用大幅减少，生成质量通过人工与自动评估，业务指标（点击率、转化率）表现良好。

框架主要技术贡献：

1. 端到端优化：从模型压缩到推理加速全链路优化，非单一环节。
2. 质量-效率平衡：显著加速同时保持生成质量，具备实际部署价值。
3. 场景适配：针对广告场景短文本生成、实时性要求专门优化。
4. 可扩展性：适配不同规模模型和硬件平台。

框架实际部署意义：

广告平台：降低基础设施成本，支持更大规模实时请求，提升响应速度与用户体验。

广告主：获得更高质量创意生成，更精准受众定向，更快投放反馈循环。

终端用户：看到更相关有吸引力的广告，更快页面加载与展示速度。

当前局限与未来方向：

• 模型规模限制：实验针对中等规模模型，超大规模模型优化需探索。
• 多语言支持：主要适配中英文，其他语言需额外工作。
• 动态适应：当前静态优化，未来可探索实时负载动态调整压缩策略。
• 多模态扩展：扩展到图文、视频广告等多模态场景。

结语：该研究为LLM在实时广告系统应用提供重要技术支撑，平衡推理加速与质量，未来高效推理技术将更重要。论文链接：http://arxiv.org/abs/2605.11582v1