#Inference Speed2件

Speculative Decoding：vLLMにおける理論と実装

Speculative decodingは、LLMの生成速度を劇的に向上させる技術であり、ターゲットモデルとドラフトモデルの「ドラフト・アンド・ベリファイ」パイプラインを利用します。ドラフトモデルが候補トークンを高速に生成し、ターゲットモデルがそれを一度に検証することで、メモリ帯域幅のボトルネックを解消します。この手法は、モデルの出力を一切変更せずに、生成速度を2〜3倍に向上させることが可能です。

Speculative Decoding解説：Draft ModelsはAI Agentsをどう高速化するか

Speculative decodingは、LLMの逐次的なトークン生成のボトルネックを解消する技術です。小型で高速なドラフトモデルがトークンを予測し、大型で高精度なターゲットモデルがそれらを並列に検証します。これにより、出力品質を維持したまま推論速度を2〜3倍向上させることが可能です。特に、AIエージェントのような多段階のワークフローでは、レイテンシの累積が解消されるため、その効果は顕著です。