Google の Gemma 4 公開 AI モデルが「推測デコーディング」により最大 3 倍高速化
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Ars Technica AI
Google は、Gemma 4 公開モデルに実験的なマルチトークン予測ドラフターを実装し、未来のトークンを推測する「推測デコーディング」技術を採用することで、生成速度を最大 3 倍向上させたと発表した。
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Google は今春、Gemma 4 のオープンモデルを発表し、ローカル AI に対して新たなレベルのパワーとパフォーマンスを提供すると約束しました。しかし、Gemma 向けの Multi-Token Prediction (MTP) ドラフターがリリースされたことで、エッジ AI における Google の取り組みはすでにさらに高速化される可能性があります。Google によると、これらの実験的モデルは推測型デコーディングの一種を活用して未来のトークンを予測し、これによりモデルが独自にトークンを生成する従来の方式と比較して、生成速度を向上させることができます。
最新の Gemma モデルは、Google の最先端 Gemini AI を支える同じ基盤技術の上に構築されていますが、ローカルでの実行に合わせて調整されています。Gemini は Google 独自の TPU チップ上で動作するように最適化されており、これらのチップは超高速な相互接続とメモリを備えた巨大なクラスターで稼働しています。1 つの高性能 AI アクセラレーターであれば、最大の Gemma 4 モデルを完全精度で実行できますが、量子化（quantizing）を行うことで、消費者向けの GPU でも動作可能になります。
Gemma を利用すれば、ユーザーは Google や他社からのクラウド AI システムにすべてのデータを共有することなく、自社のハードウェア上で AI の実験や調整を行うことができます。また、Google は Gemma 4 のライセンスを Apache 2.0 に変更しました。これは、以前のリリースで採用されていた独自の Gemma ライセンスと比較して、はるかに寛容なライセンスです。ただし、ローカル AI モデルを実行する際に多くの人が利用しているハードウェアには本質的な制限が存在します。そこで登場するのが MTP です。
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Google launched its Gemma 4 open models this spring, promising a new level of power and performance for local AI. Google's take on edge AI could be getting even faster already with the release of Multi-Token Prediction (MTP) drafters for Gemma. Google says these experimental models leverage a form of speculative decoding to take a guess at future tokens, which can speed up generation compared to the way models generate tokens on their own.
The latest Gemma models are built on the same underlying technology that powers Google's frontier Gemini AI, but they're tuned to run locally. Gemini is optimized to run on Google's custom TPU chips, which operate in enormous clusters with super-fast interconnects and memory. A single high-power AI accelerator can run the largest Gemma 4 model at full precision, and quantizing will let it run on a consumer GPU.
Gemma allows users to tinker with AI on their hardware rather than sharing all their data with a cloud AI system from Google or someone else. Google also changed the license for Gemma 4 to Apache 2.0, which is much more permissive than the custom Gemma license Google employed for previous releases. However, there are inherent limitations in the hardware most people have to run local AI models. That's where MTP comes in.
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