Speculative Sampling

개요

Speculative Sampling은 LLM 추론 시 디코딩 속도를 비약적으로 향상시키기 위한 전략으로, 빠르지만 부정확한 작은 모델(Speculator)이 후보 토큰 시퀀스를 먼저 생성하고, 이를 큰 모델(Main Model)이 검증하는 방식으로 작동합니다. 이중 추론 구조를 통해 정확도를 유지하면서도 지연 시간을 획기적으로 줄일 수 있어, 실시간 응답이 중요한 AI 서비스에 널리 활용됩니다.

---

1. 개념 및 정의

Speculative Sampling은 빠른 예측기(Speculator)와 정확한 검증기(Main LLM)의 조합을 활용해, 다수의 토큰을 한 번에 생성하고 이를 일괄적으로 검증하는 비동기적 디코딩 최적화 기법입니다.

• 핵심 구조: Fast Draft → Selectively Accept → Continue
• 동작 방식: Speculator가 k개의 후보 생성 → Main LLM이 logprob 기반으로 승인/거절
• 도입 목적: 토큰당 추론 속도(Token per second) 극대화

---

2. 특징

항목	Speculative Sampling 특징	기존 Sampling 방식과 차이점
병렬 생성	다수 후보를 한 번에 생성	순차적 토큰 생성 방식 탈피
성능 보장	품질은 Main LLM 기준 유지	후보 검증을 통해 정확도 보장
디코딩 속도	최대 2~4배 향상 가능	단일 모델보다 지연 큼

Speculative Sampling은 ‘속도+정확도’ 균형의 대표 사례입니다.

---

3. 구성 요소

구성 요소	설명	역할
Speculator Model	경량 모델 (예: Distilled LLM)	빠르게 후보 시퀀스 생성
Main Model	원래의 고성능 LLM	후보 토큰 승인 여부 판단
Accept/Reject Algorithm	Token-by-token 확률 검증	Sampling 정밀도 조절
Rollback Mechanism	거절 시 포인트 이전 복원	연속성 및 일관성 보장

---

4. 기술 요소

기술 요소	설명	활용 목적
Draft Sampling	다중 토큰 예측 기법	Speculator의 고속 생성 지원
Logprob Matching	후보의 확률 기반 일치 판단	Main LLM 기준으로 품질 확인
KV Cache Alignment	캐시 정렬 유지	효율적 재사용 및 지연 방지
Speculator Training	LLM distillation 또는 미세조정	후보 품질 극대화

---

5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
추론 지연 최소화	대화형 LLM 응답 속도 향상	실시간 챗봇 반응성 개선
리소스 효율화	큰 모델 호출 횟수 감소	서버 부하 감소 및 비용 절감
유연한 구조	다양한 모델 조합 가능	LLM 아키텍처에 범용 적용 가능

---

6. 주요 활용 사례 및 고려사항

사례	설명	고려사항
LLM API 고속화	사용자 요청 응답 속도 향상	Speculator 품질 튜닝 필요
Edge LLM 추론	디바이스-클라우드 협업 추론	네트워크 동기화 이슈 고려
Multi-turn 대화	복수 문장 연속 생성 처리	중단점 설계 및 rollback 중요

Speculative Sampling은 정확도와 성능 사이의 균형 설계가 관건입니다.

---

7. 결론

Speculative Sampling은 LLM 추론 병목을 해소하기 위한 실용적이고 강력한 디코딩 기술입니다. 특히 고속 생성과 품질 검증의 역할 분리를 통해 두 마리 토끼를 잡는 전략으로, 추론 속도와 사용자 경험을 동시에 개선하고자 하는 모든 LLM 시스템에 필수적인 선택지로 부상하고 있습니다. 향후 다양한 speculative framework와의 결합 및 하드웨어 최적화가 기대됩니다.