추측적 디코딩
추론적 디코딩은 작고 빠른 '초안' 모델을 사용하여 여러 토큰을 추측한 다음 큰 모델이 이를 모두 한 번에 확인하도록 함으로써 대규모 언어 모델이 텍스트를 더 빠르게 생성하도록 만듭니다.
개요
동일한 출력 품질로 추론 속도를 2~3배 향상시킵니다.
심층 분석
일반적으로 LLM은 한 번에 하나의 토큰으로 텍스트를 생성합니다. 각 토큰은 거대 모델을 통한 전체 정방향 전달이 필요하며 현재 토큰이 완료될 때까지 다음 토큰을 시작할 수 없습니다. 컴퓨팅에 국한되지 않고 메모리에 바인딩되어 있기 때문에 속도가 느립니다. GPU는 수학을 수행하지 않고 가중치를 로드하는 데 대부분의 시간을 소비합니다. 추측적 디코딩을 통해 병목 현상이 해결됩니다. 작고 저렴한 초안 모델은 예를 들어 5개의 후보 토큰 덩어리를 제안합니다. 그런 다음 대규모 '대상' 모델은 단일 병렬 전달 패스에서 5개를 모두 처리하고 이를 확인합니다. 생산되었을 토큰과 일치하는 토큰이 허용됩니다. 첫 번째 불일치가 발생하면 나머지 부분을 수정하고 삭제합니다. 많은 토큰을 검증하는 데는 하나를 생성하는 것과 거의 같은 비용이 들기 때문에 허용되는 추측은 거의 무료입니다.
기술적 통찰력
영리한 부분은 출력 분포가 대상 모델만 실행하는 것과 수학적으로 동일함을 보장하는 거부 샘플링 규칙입니다. 따라서 품질은 대략적으로 계산되지 않고 정확합니다. 수락률은 속도 향상을 가져옵니다. 작은 모델이 큰 모델을 더 잘 예측할수록 검증 단계마다 더 많은 토큰이 고정됩니다. Medusa와 같은 변형은 대상 모델 자체에 추가 예측 헤드를 추가하고 기능 공간에 EAGLE 초안을 추가하므로 별도의 초안 모델이 필요하지 않습니다.
전략적 영향
비용 및 예산
아키텍처 결정은 수년 동안 성능과 운영 비용을 결정합니다.
더 명확한 결정들
기술 교육은 팀이 최신 스택뿐만 아니라 올바른 스택을 선택하는 데 도움이 됩니다.
품질 관리
더 나은 엔지니어링 선택은 생산 시 신뢰성 사고를 줄입니다.
추측적 디코딩의 미래
추측적 디코딩은 vLLM 및 TensorRT-LLM과 같은 서비스 스택에서 기본으로 적용됩니다. 자체 초안 방법(Medusa, EAGLE, Lookahead)은 두 번째 모델을 유지하지 않기 때문에 지배적일 뿐만 아니라 단계당 여러 후보 분기를 확인하는 트리 기반 추측을 기대합니다. 모델이 성장함에 따라 메모리 관련 병목 현상이 악화되어 추측의 가치가 더욱 높아지고 하드웨어를 인식하는 초안 작성자는 실제 속도 향상을 더욱 높일 것입니다.
실제 구현
생산 보조자의 응답 대기 시간을 줄이기 위해 70B 채팅 모델용 토큰을 제안하는 7B 초안 모델
Medusa 헤드가 LLM에 고정되어 별도의 초안 모델 없이 한 번에 여러 미래 토큰을 예측합니다.
서비스 클러스터에서 초당 토큰 처리량을 높이기 위해 추측적 디코딩을 지원하는 vLLM
수용률과 전체 속도를 높이기 위해 모델의 숨겨진 기능 공간에서 EAGLE 제도를 작성합니다.
위험 및 가드레일
하나의 벤치마크를 최적화하면 더 광범위한 시스템 약점을 숨길 수 있습니다.
인프라 및 유지 관리 비용은 종종 과소평가됩니다.
시스템이 더욱 복잡해짐에 따라 보안 및 관찰 가능성의 격차가 커질 수 있습니다.
구현 로드맵
구현하기 전에 지연 시간, 품질, 비용 목표를 정의하세요.
현실적인 로드 및 데이터 조건에서 벤치마킹합니다.
오류, 드리프트 및 사용자 영향에 대한 계측기 모니터링.
확장하기 전에 롤백 및 사고 대응 경로를 준비하세요.
계속 탐색하세요
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다음 가이드
EAGLE을 사용한 추측적 디코딩
자주 묻는 질문
추측적 디코딩이란 무엇입니까?
추론적 디코딩은 작고 빠른 '초안' 모델을 사용하여 여러 토큰을 추측한 다음 큰 모델이 이를 모두 한 번에 확인하도록 함으로써 대규모 언어 모델이 텍스트를 더 빠르게 생성하도록 만듭니다. 동일한 출력 품질로 추론 속도를 2~3배 향상시킵니다.
추측적 디코딩의 핵심 아이디어는 무엇입니까?
빠른 초안 모델은 여러 토큰을 제안하고 대규모 대상 모델은 단일 병렬 패스에서 모든 토큰을 확인합니다.
일반적인 한 번에 하나의 토큰 LLM 생성이 느린 이유는 무엇입니까?
각 단계에서는 무거운 계산을 수행하는 대신 주로 메모리에서 거대한 가중치 행렬을 로드하므로 GPU 사용률이 낮습니다.
초안 모델과 대상 모델이 일치하지 않는 첫 번째 토큰에서는 어떻게 되나요?
불일치까지의 토큰이 허용됩니다. 불일치부터 거부되고 대상 모델의 올바른 토큰이 유지됩니다.
추측적 디코딩은 출력 품질에 어떤 영향을 미치나요?
거부 샘플링 규칙은 최종 분포가 대상 모델과 정확히 일치하도록 보장하므로 품질은 변경되지 않습니다.
추측적 디코딩으로 인한 속도 향상을 가장 직접적으로 결정하는 것은 무엇입니까?
검증 단계마다 대상 모델이 허용하는 초안 토큰이 많을수록 속도가 더 빨라집니다.