近日，奇富科技在自然語言處理領域取得了突破性進展，其最新研究成果PrAd被國際頂級學術會議EMNLP 2025 Findings接納發表。這一成就標志著中國科技企業在大模型高效參數微調技術上獲得了國際學術界的廣泛認可。qBI28資訊網——每日最新資訊28at.com

EMNLP，即自然語言處理領域的經驗方法會議，與ACL和NAACL并列為NLP領域的三大頂級盛會。因其嚴格的評審流程和低錄取率，EMNLP成為了全球NLP研究者展示研究成果和交流思想的重要舞臺。奇富科技此番研究成果的入選，彰顯了公司在人工智能基礎研究和創新技術方面的卓越實力。qBI28資訊網——每日最新資訊28at.com

隨著大語言模型在多個業務場景中的廣泛應用，如何高效且低成本地實現多任務適配成為了行業亟待解決的關鍵問題。傳統的全參數微調方法雖然效果顯著，但伴隨著高昂的計算和存儲成本。而現有的參數高效微調方法，如Prompt Tuning和Adapter Tuning，又面臨著訓練不穩定、推理延遲高以及序列膨脹等挑戰。qBI28資訊網——每日最新資訊28at.com

為應對這些難題，奇富科技的研究團隊開創性地提出了一種針對Decoder-only架構大模型的高效微調框架——PrAd。該框架通過深度結合結構優化與推理流程，僅在預填充階段引入輕量級Adapter模塊對提示進行特征變換，而在解碼階段則保持原始結構不變，避免了任何額外的計算開銷。qBI28資訊網——每日最新資訊28at.com

PrAd框架在多個方面實現了顯著的提升。首先，在訓練效率方面，PrAd不增加輸入長度，初始化過程簡單，訓練穩定性強，其效果甚至超越了主流基線方法。其次，在推理效率上，PrAd僅在生成第一個token時帶來微小的延遲，后續的解碼過程不增加任何額外開銷，且支持多任務共享批推理。實驗數據顯示，在多任務場景下，PrAd的推理速度較LoRA提升了最高超過10倍。PrAd還大幅降低了運維成本，Adapter管理規模和顯存占用減少了50%，簡化了多任務模型的部署與批量推理流程。qBI28資訊網——每日最新資訊28at.com

實驗結果表明，PrAd在六項多樣化的NLP任務上均取得了與最優方法相當或更優的表現，同時在推理效率和資源利用率方面展現出明顯優勢。這一特點使其特別適用于金融領域常見的多任務、高并發、低延遲應用場景。奇富科技首席算法科學家費浩峻強調：“PrAd不僅是一項重大的技術突破，更是奇富科技‘科技賦能金融’理念的具體實踐。我們致力于推動大模型在金融場景中的高效、可靠和規模化應用，為客戶提供更優質的服務。”qBI28資訊網——每日最新資訊28at.com

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