投機的デコーディングによる推論高速化（Eagle3・DFlash・DSpark）

概要

LLM推論を高速化する投機的デコーディングの基礎理論と、EAGLE-3、DFlash、DSparkという3つの最新発展手法の仕組みと性能差を技術的に解説した記事。

詳細内容

本記事は、LLM推論のメモリ帯域ボトルネックを解消する「投機的デコーディング」の最新手法を解説しています。まず、軽量なDraft modelと高精度なTarget modelを組み合わせ、数学的に品質を維持したまま高速化する基礎理論を説明。その上で、以下の3手法を詳述しています。1. EAGLE-3: ターゲットの中間表現をカンニングして高い受理率を実現する。2. DFlash: 拡散モデルの仕組みで複数トークンを並列生成し、ドラフト自体の時間を短縮する。3. DSpark (DeepSeek): 半自己回帰生成と動的スケジューリングにより、並列性と正確性を両立させつつ実運用スループットを最適化。特にDSparkが、並列生成の弱点である末尾精度の減衰（Suffix Decay）を克服し、一貫して高い受理率を維持している点を評価しています。

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