奇富科技创新成果PrAd入选EMNLP 2025：解码大模型高效微调的未来路径
近年来，人工智能技术以前所未有的速度渗透到各行各业，其中，大型语言模型（LLMs）作为通用人工智能的重要基石，正加速重塑着内容创作、客户服务、数据分析等多个领域。然而，在模型规模日益庞大、应用场景日趋复杂的背景下，如何实现大模型在特定任务上的高效、低成本适配，成为业界共同面临的核心挑战。近日，奇富科技在大模型高效参数微调领域取得的创新成果PrAd（Prompt Adaptive Tuning for Decoder-only Language Models），被国际顶级学术会议EMNLP 2025 Findings正式收录，这一里程碑式的进展不仅标志着中国企业在人工智能基础研究方面再次获得国际学术界的高度认可，更为当前大语言模型在实际业务中高效适配多任务提供了全新的技术路径。
EMNLP与大模型微调的时代挑战
EMNLP，即“Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing”，是自然语言处理领域最具权威性和影响力的国际会议之一，与ACL、NAACL并称为NLP“三大顶会”。其论文评审流程极为严格，录取率历来极低，是全球NLP研究者展示创新成果、交流前沿思想的核心平台。奇富科技的研究能够脱颖而出，被EMNLP 2025 Findings正式收录，充分反映了公司在人工智能基础研究与技术创新方面的深厚积累和实质性突破。
随着大语言模型在金融、医疗、教育、零售等多个行业的加速落地，如何实现高效、低成本的多任务适配，已成为制约其大规模应用的关键瓶颈。传统的全参数微调方法（Full Fine-Tuning）虽然在特定任务上能达到卓越性能，但其巨大的计算资源消耗和高昂的存储成本令人望而却步。每次针对新任务都需要存储一个完整的模型副本，这对于动辄百亿、千亿参数的大模型而言，几乎是不可承受的。
针对这些痛点，参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）技术应运而生，如Prompt Tuning、Adapter Tuning和LoRA（Low-Rank Adaptation）等。这些方法通过仅微调少量参数或引入轻量级模块，在一定程度上降低了资源需求。然而，它们普遍存在一些共性局限：例如，训练过程可能不稳定，容易受到超参数选择的影响；在推理阶段，由于引入了额外的计算层或参数，可能导致推理延迟的增加；此外，部分PEFT方法还会导致输入序列长度的膨胀，进一步增加了计算负担。
PrAd框架：仅解码器大模型的创新微调范式
面对上述挑战，奇富科技研究团队提出了一种面向仅解码器架构（Decoder-only）大模型的创新微调框架——PrAd。该方法的核心亮点在于其精妙的结构优化与推理流程深度融合设计。PrAd的独特之处在于，它仅在模型的预填充（Prefill）阶段引入轻量级Adapter模块对提示信息（Prompt）进行特征变换和上下文融合，而在随后的解码（Decoding）阶段，则完全保持模型原始结构，不引入任何额外的计算开销。
预填充与解码的分离优化
在Transformer架构中，预填充阶段负责并行处理输入序列中的所有Token，生成注意力键值（Key-Value）缓存，而解码阶段则以自回归（Autoregressive）方式逐个生成新的Token。PrAd正是利用了这两个阶段计算特性的差异，实现了高效的资源利用。通过将参数高效的Adapter模块限制在预填充阶段激活，PrAd确保了模型在生成每个新Token时的计算路径与未经微调的基座模型完全一致。这意味着在最耗时的自回归解码过程中，无需承担任何额外的计算负担，从而极大地加速了推理过程。
轻量级Adapter的设计与功能
PrAd中使用的Adapter模块被设计得极为轻量化，其参数量远小于大模型总参数。在预填充阶段，这些Adapter模块能够根据特定任务的需求，对输入的Prompt信息进行细粒度的语义理解和特征增强。它们通过学习任务相关的低秩映射，将Prompt的语义信息更好地融入到大模型内部的表示空间中，从而引导模型生成符合任务要求的输出。这种“即插即用”的设计不仅简化了模型结构，也保证了训练的稳定性。
PrAd的显著优势与实证表现
PrAd框架在多个关键维度实现了显著提升，为大模型的实际应用带来了革命性的改进。
1. 卓越的训练效率与稳定性
PrAd的设计避免了对输入序列长度的增加，这意味着在训练过程中不会产生额外的序列处理负担。其初始化过程简单，结合了结构上的优势，使得训练过程更加稳定，不易出现收敛问题。在实际效果上，PrAd能够达到甚至超越当前主流的参数高效微调基线模型，展现出强大的学习能力和泛化性能。
2. 突破性的推理速度提升
这是PrAd最引人注目的优势之一。由于在解码阶段不引入任何额外计算，PrAd仅在生成第一个Token时产生微小的延迟。后续的解码过程则无额外负担，推理速度得以大幅提升。更重要的是，PrAd天然支持多任务批处理推理（Multi-task Batch Inference），这意味着在同时处理多个不同任务请求时，其效率优势更为明显。实际测试数据显示，在多任务场景下，PrAd的推理速度较LoRA方法提升最高超过10倍，这对于需要处理高并发请求的实际应用至关重要。
3. 显著降低运维成本与复杂度
PrAd的轻量级Adapter设计极大地降低了Adapter管理的复杂度和显存占用。研究显示，PrAd能够将显存占用率降低高达50%。在多任务部署场景下，这意味着可以在相同的硬件资源下部署更多的任务模型，或者以更低的成本维持现有服务规模。这种成本效益对于企业级应用来说具有巨大吸引力，能够极大简化多任务模型的部署与批量推理流程。
实验验证与金融场景的深度应用
为了全面评估PrAd的有效性，研究团队在文本分类、语义理解、情感分析等六类典型NLP任务中进行了广泛的实验验证。结果表明，PrAd在这些任务中均达到了与最优方法相当或更优的性能表现。更关键的是，它在推理效率和资源利用率方面展现出明显的压倒性优势，证明了其在实际部署中的可行性和优越性。
这项技术特别适用于金融领域常见的高并发、低延迟、多任务并行的实际应用场景。在金融领域，风险控制系统需要实时分析海量数据以识别潜在风险；智能投顾服务需要迅速响应用户查询并提供个性化建议；客户服务机器人则需高效处理大量咨询。PrAd框架能够显著提升人工智能技术在这些核心业务中的实用性和可靠性，为其规模化落地奠定坚实基础。
例如，在智能客服场景，一个大模型可能需要同时处理用户咨询、情感识别、意图分类等多项任务。传统PEFT方法可能因推理延迟和资源占用，难以应对高并发请求。而PrAd凭借其高效的推理机制，能够确保在保持服务质量的同时，极大地提升处理吞吐量，为用户提供更为流畅和迅速的交互体验。
展望：科技赋能金融的未来之路
奇富科技首席算法科学家费浩峻表示，PrAd不仅是一项技术上的突破，更是公司“科技赋能金融”理念的具体实践。它深度契合了金融行业对技术稳定性、效率和成本控制的严格要求。通过PrAd框架，奇富科技致力于推动大语言模型在金融场景中的高效、可靠和规模化应用，为行业提供更多基础性、前瞻性的技术支持。
这项研究的成功，不仅提升了奇富科技在国际学术舞台上的影响力，更重要的是，它为解决当前大模型微调中的效率与成本问题提供了新的思路。PrAd框架的提出及其在国际顶会的入选，充分体现了中国科技企业在人工智能基础研究领域的持续进步与对全球AI发展的积极贡献。未来，随着类似PrAd这样的创新技术不断涌现，我们有理由相信，大语言模型将更广泛、更深入地服务于社会各个领域，开启人工智能应用的新篇章。
