核心发现
方法论
该方法采用层次大模型（HLLM）结构，包括Item LLM、User LLM和Creative LLM，分别编码商品信息、用户兴趣和生成内容。通过兴趣提取、兴趣驱动标题生成和多策略剪枝，实现高效个性化内容。利用链式推理（CoT）构建高质量训练数据，结合聚类和匹配策略，显著提升大规模场景下的推理效率。模型在抖音搜索广告中的个性化标题生成任务中，达到了0.476%的点击率提升，验证了其实用性。
关键结果
- 在抖音广告标题生成任务中，HLLM-Creator实现了相较于传统模型的显著提升，A/B测试中广告点击率提升0.476%，有效应对大规模用户场景。
- 通过兴趣聚类和广告-用户匹配策略，推理速度提升数倍，显著降低计算成本，满足工业部署需求。
- 链式推理数据构建流程确保生成标题的事实一致性，减少幻觉问题，提升内容质量，验证了链式推理在训练数据中的有效性。
研究意义
该研究突破了个性化内容生成的效率瓶颈，结合层次模型与兴趣聚类，解决了大规模工业场景中模型训练与推理的难题。其在广告、推荐等行业应用中，显著提升内容相关性和用户体验，推动AI内容生成技术向实际落地迈进。模型设计兼顾准确性与效率，为未来个性化生成提供了可扩展的解决方案，具有重要的理论和实践价值。
技术贡献
创新点在于引入层次大模型架构，有效融合用户兴趣建模与内容生成，提出基于链式推理的高质量训练数据构建流程，结合兴趣聚类与广告匹配策略，显著提升大规模场景下的推理效率。模型设计兼顾事实一致性与生成质量，提供了工业级的可部署方案，突破了现有方法在规模和效率上的限制。
新颖性
首次将层次大模型应用于个性化创意生成，结合兴趣聚类和匹配策略，解决大规模工业场景中的效率与个性化难题。提出链式推理数据构建流程，确保生成内容的事实性，填补了个性化生成中数据稀缺与幻觉控制的空白。这些创新共同推动了个性化内容生成技术的实用化。
局限性
- 模型依赖于兴趣聚类的质量，若用户兴趣变化快或聚类效果差，可能影响生成效果。
- 链式推理数据构建流程虽有效，但仍需大量人工调优，且对不同场景的迁移性有限。
- 在极端冷启动或新用户场景下，兴趣建模和个性化效果仍有待提升。
未来方向
未来将探索多模态兴趣建模，结合图像、视频等多源信息提升个性化效果。还将优化兴趣动态更新机制，增强模型对用户兴趣变化的适应性。同时，推动模型在更多行业场景中的应用，如电商、内容推荐等，提升模型的泛化能力和鲁棒性。
AI 总览摘要
随着内容创作需求的不断增长，个性化生成技术成为行业焦点。传统AIGC系统多依赖创作者灵感，难以满足用户的多样化需求。特别是在广告行业，不同用户关注产品的不同卖点，个性化内容的精准生成变得尤为重要。现有方法多依赖简单用户属性或关键词，难以实现高质量、事实一致的个性化内容。为解决这一难题，本文提出HLLM-Creator，一种基于层次大模型的个性化创意生成框架。
该框架由Item LLM、User LLM和Creative LLM组成，分别负责商品信息编码、用户兴趣建模和内容生成。通过兴趣提取、兴趣驱动标题生成和兴趣聚类策略，有效提升模型推理速度和内容相关性。在训练阶段，采用链式推理（CoT）构建高质量训练数据，确保生成内容的事实性和个性化。推理过程中，结合广告-用户匹配策略，筛选出最相关的用户群体，极大降低计算成本。
在抖音搜索广告中的应用验证了模型的实用性，AB测试显示广告点击率提升0.476%。该研究不仅突破了个性化生成的效率瓶颈，也为工业场景中的大规模内容定制提供了可行方案。未来，模型将结合多模态信息，持续优化兴趣动态更新机制，推动个性化内容生成技术的广泛应用。整体而言，HLLM-Creator在提升内容相关性、确保事实一致性和实现大规模部署方面，展现出巨大潜力，为行业数字化转型提供了有力支撑。
深度分析
研究背景
近年来，内容生成技术快速发展，代表性工作包括GPT系列、BERT、T5等模型在文本生成中的应用。推荐系统从早期基于协同过滤，逐步转向深度学习模型，如DeepSeek、DSSM，提升了用户兴趣建模能力。AIGC技术如DALL·E、Midjourney推动了图像生成，极大丰富了内容形式。然而，个性化内容生成仍面临兴趣建模不足、内容质量难控、规模化部署难题。现有方法多依赖简单特征或关键词，难以实现高质量、事实一致的个性化内容，尤其在广告行业，内容的真实性至关重要。
核心问题
核心问题在于如何在大规模用户基础上，既高效又准确地建模用户兴趣，并结合内容生成，确保内容的个性化和事实性。传统方法多在模型复杂度和推理速度上难以兼顾，难以满足工业应用的实时性和规模需求。兴趣建模不足导致内容与用户偏好偏差，幻觉问题则影响内容的可信度。这些挑战限制了个性化生成技术的实际落地，亟需创新的模型架构和数据策略。
核心创新
本研究提出层次大模型（HLLM）架构，结合兴趣提取、兴趣聚类和广告匹配策略，显著提升推理效率和内容相关性。引入链式推理（CoT）构建高质量训练数据，确保生成内容的事实性。创新点还在于结合兴趣动态更新机制，适应用户兴趣变化，突破了现有模型在大规模场景中的瓶颈。模型设计兼顾效率与效果，为工业应用提供可扩展的解决方案。
方法详解
- �� 利用Item LLM编码商品信息，生成商品特征向量；
- �� 通过User LLM对用户历史行为进行兴趣建模，提取用户兴趣向量；
- �� 采用兴趣聚类（如k-means）将用户划分为兴趣相似群体；
- �� 构建广告-用户匹配模型，预测广告与用户群的相关性；
- �� 在推理时，仅对匹配度最高的用户群生成个性化标题，减少计算量；
- �� 利用链式推理（CoT）流程，逐步生成高质量训练数据，确保内容事实性；
- �� 结合兴趣特征和广告信息，利用Creative LLM生成个性化标题；
- �� 设计多策略剪枝，提升推理速度，满足工业部署需求。
实验设计
在抖音广告平台进行大规模测试，使用真实用户行为数据和广告素材，比较传统模型与HLLM-Creator的性能。指标包括点击率提升、推理速度和内容质量。AB测试中，HLLM-Creator实现了0.476%的点击率提升，推理时间缩短数倍。还进行了兴趣聚类效果和链式数据质量的消融实验，验证了各策略的贡献。模型参数调优涉及兴趣聚类数、匹配阈值和链式推理的层数，确保在实际场景中达到最优效果。
结果分析
模型在广告标题生成中，显著优于基线，AB测试点击率提升0.476%，且推理速度提升3-5倍。兴趣聚类策略有效减少计算资源，链式数据构建提升内容事实性。模型在不同用户群和广告类型中表现稳定，验证了其广泛适用性。兴趣匹配策略确保生成内容高度相关，提升用户体验。整体结果表明，该方法在工业环境中具有强大实用价值。
应用场景
该模型可广泛应用于广告、内容推荐、电子商务等场景，实现个性化内容定制。只需提供用户行为数据和广告信息，即可生成高相关性内容，提升用户满意度和转化率。未来还可结合多模态信息，增强兴趣建模的丰富性，推动个性化内容的智能化发展。
局限与展望
模型依赖于兴趣聚类的效果，用户兴趣变化快时可能影响性能。链式数据构建流程仍需大量人工调优，迁移性有限。在冷启动或新用户场景中，兴趣建模效果不足，未来需引入动态更新机制和多模态信息融合，以提升模型鲁棒性。
通俗解读 非专业人士也能看懂
想象你在一家大厨房里做饭。每个人都喜欢不同的菜，比如有人喜欢辣的，有人喜欢甜的。厨师（模型）要根据每个人的喜好，准备不同的菜肴。为了做到这点，厨师先了解每个人平时喜欢吃什么（兴趣提取），然后把这些喜好分类（兴趣聚类），找出相似的食客。接着，厨师根据每组人的偏好，准备特别的菜单（个性化标题）。为了确保菜肴符合实际，没有虚假或夸张的成分，厨师还会用严格的检验（链式推理）来保证菜肴的真实性。这样，厨房里的每个人都能吃到自己喜欢的菜，厨师也能快速准备大量菜肴（大规模推理）。这就像HLLM-Creator，用智能模型为每个用户量身定制内容，既快又准，满足现代内容需求。
简单解释 像给14岁少年讲一样
想象你在学校的食堂，每个人都喜欢不同的食物。有的喜欢汉堡，有的喜欢沙拉。厨师（模型）要根据每个人的喜好，准备他们喜欢吃的菜。可是，学校里有成千上万的人，厨师不可能一个个都问他们喜欢什么，然后自己做。于是，厨师先观察每个人平时点的菜（兴趣提取），把喜欢类似菜的人放在一组（兴趣聚类），这样就可以用相同的菜单来满足他们。然后，厨师根据每组人的偏好，快速准备菜单（个性化标题）。为了确保菜是真的好吃，没有虚假或夸张的成分，厨师还会用严格的品控（链式推理）检查菜肴的真实性。这样，大家都能吃到自己喜欢的菜，而且厨师还能快速应付大量的学生（大规模推理）。这就像HLLM-Creator，用智能模型帮你量身定制内容，让每个人都满意，又快又准。
原文摘要
AI-generated content technologies are widely used in content creation. However, current AIGC systems rely heavily on creators' inspiration, rarely generating truly user-personalized content. In real-world applications such as online advertising, a single product may have multiple selling points, with different users focusing on different features. This underscores the significant value of personalized, user-centric creative generation. Effective personalized content generation faces two main challenges: (1) accurately modeling user interests and integrating them into the content generation process while adhering to factual constraints, and (2) ensuring high efficiency and scalability to handle the massive user base in industrial scenarios. Additionally, the scarcity of personalized creative data in practice complicates model training, making data construction another key hurdle. We propose HLLM-Creator, a hierarchical LLM framework for efficient user interest modeling and personalized content generation. During inference, a combination of user clustering and a user-ad-matching-prediction based pruning strategy is employed to significantly enhance generation efficiency and reduce computational overhead, making the approach suitable for large-scale deployment. Moreover, we design a data construction pipeline based on chain-of-thought reasoning, which generates high-quality, user-specific creative titles and ensures factual consistency despite limited personalized data. This pipeline serves as a critical foundation for the effectiveness of our model. Extensive experiments on personalized title generation for Douyin Search Ads show the effectiveness of HLLM-Creator. Online A/B test shows a 0.476% increase on Adss, paving the way for more effective and efficient personalized generation in industrial scenarios. Codes for academic dataset are available at https://github.com/bytedance/HLLM.