DSparkによる推測的デコーディングでLLM推論を高速化

記事の3ポイント

1. 1

   DSpark の動作原理

   並列ドラフトモデルの高速性と、逐次コンポーネントによる精度向上を両立させるハイブリッド構造を採用している。

2. 2

   既存手法との差別化

   従来の Medusa や EAGLE と異なり、ブロック内の後続トークンが先行予測の情報を利用できる点に特徴がある。

3. 3

   検証コストの削減機能

   ドラフトトークンの生存確率を推定し、低信頼度の部分を事前に削除することで検証計算リソースを節約する機能を備える。