キーワード解説
投機的サンプリング（Speculative Decoding）によるLLM推論の遅延とコストの改善
高速な小型モデルで次トークンを先行生成し、それを大規模モデルで検証することで、大規模モデルの推論回数を減らし、全体的な推論速度と効率を向上させる手法を解説します。
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投機的サンプリング（Speculative Decoding）によるLLM推論の遅延とコストの改善とは
親クラスター「推論コスト」の解説より高速な小型モデルで次トークンを先行生成し、それを大規模モデルで検証することで、大規模モデルの推論回数を減らし、全体的な推論速度と効率を向上させる手法を解説します。
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