首頁Google DeepMind 推出 STATIC 框架，將大型語言模型（LLM）生成式檢索的速度提升 948 倍
在現代工業級推薦系統中，基於大型語言模型（LLM）的生成式檢索（GR）正逐步取代傳統的嵌入式搜尋。然而，在實際應用中，此方法面臨一個關鍵問題：模型經常產生無效的產品 ID 或違反庫存限制的輸出結果，導致推薦內容毫無意義。
為解決此問題，Google DeepMind 與 YouTube 的研究人員共同提出了一種名為STATIC（Sparse Transition Matrix Accelerated Trie Index for Constrained Decoding）的新框架。這項技術運用創新的數學方法，將大型語言模型中的受限解碼速度提升達948 倍。
關鍵技術突破：
將「樹」轉化為「矩陣」：傳統的約束驗證依賴前綴樹（Trie），但在 GPU 和 TPU 等硬體上執行效率低下。STATIC 將複雜的樹結構轉換為靜態壓縮稀疏行（CSR）矩陣，將驗證過程轉化為向量化運算，使硬體能高效處理。
卓越的響應速度：在針對 30 億參數模型的測試中，STATIC 實現的單步驟延遲低至0.033 毫秒。這比傳統基於 CPU 的檢索快了近 1,000 倍，且比現有的硬體加速解決方案快了 40 多倍。
YouTube 的成功試用：STATIC 已部署於 YouTube 的影片推薦系統中，以確保推薦結果符合商業限制條件，例如影片必須為過去七天內發布的新內容。測試結果顯示，新影片的播放量增加了5.1%，點擊率 (CTR) 也有顯著提升。
此外，STATIC 還解決了生成式檢索在冷啟動階段的限制。透過實施精確的解碼約束，該模型在推薦從未遇見過的全新產品時，能實現顯著的準確度提升。
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評論 (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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