論文の概要: Generative Recommendation for Large-Scale Advertising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.22732v1
• Date: Thu, 26 Feb 2026 08:15:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-27 18:41:22.591453
• Title: Generative Recommendation for Large-Scale Advertising
• Title（参考訳）: 大規模広告のためのジェネレーティブレコメンデーション
• Authors: Ben Xue, Dan Liu, Lixiang Wang, Mingjie Sun, Peng Wang, Pengfei Zhang, Shaoyun Shi, Tianyu Xu, Yunhao Sha, Zhiqiang Liu, Bo Kong, Bo Wang, Hang Yang, Jieting Xue, Junhao Wang, Shengyu Wang, Shuping Hui, Wencai Ye, Xiao Lin, Yongzhi Li, Yuhang Chen, Zhihui Yin, Quan Chen, Shiyang Wen, Wenjin Wu, Han Li, Guorui Zhou, Changcheng Li, Peng Jiang,
• Abstract要約: 私たちは、アーキテクチャ、学習、サービスにまたがって共同設計された生産指向のジェネレーティブレコメンデータを紹介します。 GR4ADは4億人以上のユーザーがいるKuaishou広告システムに完全にデプロイされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.694084612630554
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative recommendation has recently attracted widespread attention in industry due to its potential for scaling and stronger model capacity. However, deploying real-time generative recommendation in large-scale advertising requires designs beyond large-language-model (LLM)-style training and serving recipes. We present a production-oriented generative recommender co-designed across architecture, learning, and serving, named GR4AD (Generative Recommendation for ADdvertising). As for tokenization, GR4AD proposes UA-SID (Unified Advertisement Semantic ID) to capture complicated business information. Furthermore, GR4AD introduces LazyAR, a lazy autoregressive decoder that relaxes layer-wise dependencies for short, multi-candidate generation, preserving effectiveness while reducing inference cost, which facilitates scaling under fixed serving budgets. To align optimization with business value, GR4AD employs VSL (Value-Aware Supervised Learning) and proposes RSPO (Ranking-Guided Softmax Preference Optimization), a ranking-aware, list-wise reinforcement learning algorithm that optimizes value-based rewards under list-level metrics for continual online updates. For online inference, we further propose dynamic beam serving, which adapts beam width across generation levels and online load to control compute. Large-scale online A/B tests show up to 4.2% ad revenue improvement over an existing DLRM-based stack, with consistent gains from both model scaling and inference-time scaling. GR4AD has been fully deployed in Kuaishou advertising system with over 400 million users and achieves high-throughput real-time serving.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブレコメンデーションは、スケーリングの可能性とモデルキャパシティの強化により、最近、業界で広く注目を集めている。 しかし、大規模広告にリアルタイム生成レコメンデーションを配置するには、大規模言語モデル(LLM)スタイルのトレーニングやレシピの提供以上の設計が必要である。 本稿では, GR4AD (Generative Recommendation for ADdvertising) という, アーキテクチャ, 学習, サービスにまたがる生産指向のジェネレーティブレコメンデーションを提案する。 トークン化に関しては、GR4ADは複雑なビジネス情報を取得するためにUA-SID(Unified—Semantic ID)を提案する。 さらに、GR4ADは遅延自動回帰デコーダであるLazyARを導入している。LazyARは、複数候補生成のための階層的依存関係を緩和し、推論コストを低減しつつ有効性を保ち、固定されたサービス予算下でのスケーリングを容易にする。 ビジネス価値に最適化を合わせるため、GR4ADはVSL(Value-Aware Supervised Learning)を採用し、継続的なオンライン更新のためにリストレベルのメトリクスの下で価値に基づく報酬を最適化するランキングアウェア、リストワイド強化学習アルゴリズムであるRSPO(Ranking-Guided Softmax Preference Optimization)を提案する。 オンライン推論では、生成レベルにまたがるビーム幅とオンライン負荷に適応して計算を制御する動的ビームサービスを提案する。 大規模オンラインA/Bテストでは、既存のDLRMベースのスタックよりも4.2%の広告収入が向上し、モデルスケーリングと推論時間スケーリングの両方から一貫した利益を得ている。 GR4ADは4億人以上のユーザーを抱えるKuaishouの広告システムに完全にデプロイされており、高スループットのリアルタイム配信を実現している。

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