奇富科技在大语言模型（LLM）参数高效微调领域取得的突破性研究成果PrAd（Prompt Adaptive Tuning for Decoder-only Language Models），近期获得国际顶级学术会议EMNLP 2025 Findings的正式收录。这一里程碑不仅彰显了中国企业在人工智能基础研究领域的深厚实力与国际影响力，更重要的是，它为当前大语言模型在复杂多变业务环境中实现高效、低成本的多任务适配，开辟了一条全新的技术路径。
EMNLP（Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing）作为自然语言处理领域与ACL、NAACL并驾齐驱的“三大顶会”之一，其严格的评审机制和极低的论文录取率，使其成为全球NLP研究者展示创新、交流前沿思想的核心平台。奇富科技的研究能够脱颖而出，被此等高规格会议认可，充分体现了公司在人工智能基础研究方面的持续深耕以及在技术创新层面的实质性突破。
大模型多任务适配的挑战与痛点
随着大型语言模型（LLM）的应用场景日益拓宽，从金融分析、医疗诊断到智能教育，其在各个行业的落地进程正加速推进。然而，在实际业务中，如何实现LLM的高效多任务适配，同时有效控制成本，已成为业界普遍面临的严峻挑战。
传统的大模型全参数微调方法虽然在性能表现上效果显著，但其对计算资源的巨大需求和高昂的存储成本，使得在多任务、大规模部署场景下变得不切实际。为了缓解这些问题，业界发展出了一系列参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）技术，如Prompt Tuning和Adapter Tuning。尽管这些方法在一定程度上降低了资源消耗，但它们普遍面临训练不稳定、推理延迟显著增加以及输入序列长度膨胀等局限性，特别是在需要处理长文本和实时响应的业务场景中，这些问题尤为突出。
PrAd框架：仅解码器架构大模型的创新微调范式
针对上述痛点，奇富科技的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结构优化与推理流程的深度融合设计。PrAd将额外的计算开销精确地限定在预填充（Prefill）阶段，即模型处理输入提示（Prompt）信息并生成第一个Token之前。在此阶段，PrAd引入了一个轻量级Adapter模块，专门用于对提示信息进行高效的特征变换与适配。
关键在于，一旦进入解码（Decoding）阶段，PrAd框架便完全保持了模型原始的结构，不引入任何额外的计算开销。这意味着在后续Token的生成过程中，模型能够以其原生的高效速度运行，从而巧妙地规避了传统PEFT方法在解码阶段可能导致的性能瓶颈和延迟增加。这种精妙的设计不仅提升了效率，也保证了微调后的模型在生成高质量内容时的稳定性和连贯性。
PrAd框架的多维度显著优势
PrAd框架在多个关键维度上实现了显著的性能提升和资源优化，为大模型的工业级应用带来了变革性的影响。
卓越的训练效率与稳定性：PrAd在训练过程中不增加输入序列长度，这避免了因序列长度膨胀而带来的计算量激增。其初始化过程设计简洁，使得模型训练过程更加稳定，有效降低了模型收敛的难度。实验结果表明，PrAd的训练效果可媲美甚至在某些场景下超越当前主流的基线模型，展现出强大的竞争力。
极致的推理速度与多任务批处理：在推理阶段，PrAd的设计优势尤为突出。它仅在生成第一个Token时会产生一个微小的、几乎可以忽略的延迟。在此之后，整个解码过程完全没有额外的计算负担。更值得一提的是，PrAd天然支持多任务批处理推理，这意味着在处理多个并行任务时，可以显著提升整体吞吐量。实际测试数据令人瞩目：在典型的多任务场景下，PrAd的推理速度较广受欢迎的LoRA方法提升最高超过10倍。这种级别的速度提升对于金融等需要高并发、低延迟响应的行业至关重要。
显著降低运维成本与资源占用：PrAd通过其独特的架构设计，显著降低了Adapter模块的管理复杂度和显存占用。据测算，显存占用降幅可达50%。在企业级应用中，这意味着部署和批量推理多任务模型所需的硬件成本和运维工作量大幅减少，极大简化了模型的生命周期管理，使得大模型的规模化应用更具经济可行性。
实验验证与金融领域的深度应用
为了全面评估PrAd框架的有效性与普适性，奇富科技团队在文本分类、语义理解、情感分析、问答系统、摘要生成、机器翻译等六类典型的自然语言处理任务中进行了广泛的实验验证。结果显示，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。更重要的是，在保持甚至超越性能的同时，PrAd在推理效率和资源利用率方面展现出压倒性优势，再次印证了其在实用性上的巨大潜力。
该技术尤其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。例如，在风险控制方面，PrAd可以赋能模型快速识别潜在风险信号，进行实时欺诈检测或信用评估；在智能投顾领域，它能支持模型同时处理大量用户的咨询、分析市场数据并生成个性化投资建议；而在客户服务环节，PrAd则能帮助智能客服系统高效处理海量用户请求，提供即时、准确的响应。PrAd的引入，有望进一步提升人工智能技术在这些核心金融业务中的实用性和可靠性，推动金融行业智能化转型。
行业影响与未来展望
奇富科技首席算法科学家费浩峻表示，PrAd框架的诞生不仅是一项纯粹的技术突破，更是公司“科技赋能金融”核心理念的深度实践。它体现了奇富科技致力于将前沿AI技术转化为实际生产力，解决行业痛点的决心与能力。未来，奇富科技的团队将继续专注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，致力于为金融行业提供更多具有基础性、前瞻性的技术支持，引领行业创新发展。
PrAd框架的提出为解决大模型微调中的效率与成本瓶颈问题提供了创新思路，其在国际顶会上的成功收录，无疑再次印证了中国科技企业在全球人工智能基础研究领域的持续进步与所做出的卓越贡献。这项技术有望加速大模型在各行各业的深度融合与普及，开启一个更高效、更智能的AI应用新纪元。
