首页谷歌DeepMind发布STATIC框架，将大型语言模型生成式检索的速度提升948倍
在现代工业推荐系统中，基于大型语言模型（LLM）的生成式检索（GR）正逐步取代传统的基于嵌入的搜索。然而，在实际应用中，这种方法面临一个关键问题：模型经常生成无效的产品ID，或输出违反库存约束的结果，从而导致推荐结果毫无意义。
为解决这一问题，来自谷歌DeepMind和YouTube的研究人员联合提出了一种名为STATIC（稀疏转换矩阵加速有约束解码Trie索引）的新框架。该技术利用创新的数学方法，将大型语言模型中的有约束解码速度提升了惊人的948倍。
关键技术突破：
将“树”转化为“矩阵”：传统的约束验证依赖于前缀树（Trie），但在 GPU 和 TPU 等硬件上运行效率较低。STATIC 将复杂的树结构转换为静态压缩稀疏行（CSR）矩阵，从而将验证过程转化为硬件能够高效处理的向量化操作。
卓越的响应速度：在针对30亿参数模型的测试中，STATIC实现的单步延迟低至0.033毫秒。这比传统的基于CPU的检索快近1,000倍，比现有的硬件加速解决方案快40多倍。
YouTube 的成功试用：STATIC 已部署在 YouTube 的视频推荐系统中，以确保推荐结果满足业务约束条件，例如视频发布时间需在过去七天内。测试显示，新视频的播放量增加了5.1%，点击率 (CTR) 也显著提升。
此外，STATIC 还解决了生成式检索在冷启动阶段的局限性。通过实施精确的解码约束，该模型在推荐从未接触过的全新产品时，准确率得到了显著提升。
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评论 (1)
0/500
![PaulSanchez]()
948 times faster? That's insane. But I wonder if the quality of retrieval drops with such speed. Still, exciting progress for LLM applications. 🚀
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