개요Speculative Decoding은 대형 언어 모델(LLM) 또는 생성형 AI 시스템의 응답 속도를 획기적으로 향상시키기 위한 디코딩 최적화 기법이다. 사전 예측된 후보 토큰을 바탕으로 병렬 처리와 검증을 통해 생성 시간을 줄이는 이 기술은 실시간 AI 응답이 필요한 다양한 분야에서 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Speculative Decoding은 작은 추론 모델(초안 모델)이 여러 개의 후보 응답을 먼저 생성하고, 이를 큰 기준 모델(정확성 검증 모델)이 검토하여 확정하는 방식이다. 이는 Transformer 기반 언어 모델에서 응답 생성 시 병목이 되는 토큰별 생성 과정을 병렬화해 전체 속도를 높인다.목적 및 필요성LLM의 응답 속도 개선실시간 서비스 대응력 확보컴퓨팅 자원 최적화 및 처..
