京东广告生成式召回基于 NVIDIA TensorRT-LLM 的推理加速实践
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内容提要
生成式推荐系统利用大语言模型（LLM）简化推荐流程，提升效果，克服传统系统局限。其优势包括流程简化、知识融合和规模效应。京东在广告推荐和搜索中成功应用生成式召回，显著提高点击率和消费。未来将继续优化模型规模和用户行为输入，以进一步提升推荐效果。
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关键要点
- 生成式推荐系统利用大语言模型（LLM）简化推荐流程，提升效果，克服传统系统局限。
- 生成式推荐系统的优势包括流程简化、知识融合和规模效应。
- 京东在广告推荐和搜索中成功应用生成式召回，显著提高点击率和消费。
- 生成式推荐系统通过直接生成推荐结果，简化了推荐流程，降低了系统复杂度。
- LLM的泛化能力和推理能力突破了传统电子商务平台的数据局限性。
- 生成式推荐系统在冷启动和新领域推荐中表现优异。
- LLM的规模定律属性使得模型性能随着规模的增加而持续提升。
- 生成式召回算法通过建立商品与自然语言、用户行为与商品之间的连接来实现。
- 生成式召回模型的参数规模大幅提升，推理过程中计算资源需求显著增加。
- 生成式召回在京东广告推荐和搜索场景中成功实施，显著提升了点击率和消费。
- 在线推理通过Nvidia TensorRT-LLM优化，显著降低延迟并提升吞吐量。
- 未来将持续优化模型规模和用户行为输入，以进一步提升推荐效果。
- 将稀疏的传统CTR模型与稠密的LLM模型进行联合推理，以构建高效精准的推荐系统。
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延伸问答
生成式推荐系统的主要优势是什么？
生成式推荐系统的主要优势包括简化推荐流程、知识融合和规模效应。
京东如何应用生成式召回提升广告推荐效果？
京东通过生成式召回算法在广告推荐中成功实施，显著提高了点击率和消费。
生成式推荐系统如何解决冷启动问题？
生成式推荐系统利用LLM的泛化能力，在新用户和新商品的冷启动场景中提供更优的推荐效果。
NVIDIA TensorRT-LLM在推理优化中起到什么作用？
NVIDIA TensorRT-LLM通过多种优化特性显著降低推理延迟并提升吞吐量，满足线上业务需求。
生成式推荐系统的模型规模如何影响推荐效果？
生成式推荐系统的模型规模越大，推荐效果越好，突破了传统模型的性能瓶颈。
未来生成式推荐系统的优化方向是什么？
未来将重点提升模型规模、扩展用户行为输入，并融合稀疏与稠密模型以实现联合推理。
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