[188] Speculative DecodingによるLarge Language Model推論の高速化

Speculative Decoding（SD）は、ドラフトモデルで候補トークンを提案し、それをより大きなターゲットモデルで並列検証することにより、LLM推論を高速化します。この「ドラフト・アンド・検証」アプローチは、ターゲットモデルの実行とメモリアクセスオーバーヘッドを複数の候補に分散させ、バッチサイズとGPU利用率を効果的に向上させます。