美团统一推荐基座大模型MTFM在外卖多业务落地实践

AI 摘要

美团技术团队提出统一推荐基座大模型 MTFM，在外卖多个主要业务场景实现统一精排模型，通过异构 Tokenizer、动态掩码、混合注意力与 Target Scale-Up 等设计解决规模可扩展性、场景可延展性与架构高效性挑战。该模型在外卖多业务中实现订单量提升 2.06%~6.68%，推理成本降低 24%，相关工作已被 KDD 2026 收录。

正文节选

MTFM：美团统一推荐基座大模型在外卖多业务场景的落地实践 美团在 MTGR 基础上提出统一推荐基座大模型 MTFM，首次实现外卖多个主要业务的统一精排模型。围绕规模可扩展性、场景可延展性与架构高效性三大挑战，MTFM以异构 Tokenizer 与动态掩码实现多场景特征免对齐，通过混合注意力与 Target Scale-Up 提升模型 Scaling 能力，借鉴 LLM 优化实践提升深层网络训练效果，并以 User-Level 训练范式与定制算子保证系统开销可控。美团外卖多个业务订单量提升 2.06%~6.68% 不等，推理成本降低 24%，相关工作已被 KDD 2026 收录。 我们去年提出了 MTGR[1] —— 一种新的生成式精排框架，在美团外卖推荐场景验证了 Scaling Law 的有效性，并取得显著业务收益。然而，推荐领域的 Scaling Law 探索往往局限于单场景内部，模型被限制在单场景孤岛中，跨场景的数据、算力和架构无法充分复用。在美团这一问题尤为突出，推荐覆盖外卖首页、拼好饭等多个业务场景，各场景长期独立建模。与此同时，大语言模型（LLM）已验证一条清晰路径：基座

发布时间：—

抓取时间：2026-09-22 15:13

来源机构：Meituan