추측 디코딩 편집하기

[[파일:추측적 디코딩.png|섬네일|추측적(예측적) 디코딩 방법]]
추측 디코딩(영어: Speculative Decoding)은 거대 언어 모델(LLM)의 자동회귀 디코딩 과정에서 지연(latency)과 처리량(throughput)을 개선하기 위해 고안된 방법으로, 작은 초안 모델이 여러 개의 미래 토큰을 제안하고, 이후 고성능 대상 모델이 이를 병렬로 검증하는 방식이다.
==개요==
기존의 자동회귀 디코딩 방식은 한 번에 하나의 토큰을 생성하고 그 결과를 기다려야 다음 단계를 진행할 수 있었다. 이 때문에 특히 대형 모델의 경우 처리 지연이 길어지는 문제가 발생하였다.  추측 디코딩은 이러한 병목을 완화하기 위해 다음과 같은 구조를 가진다.
*초안 단계: 작은 모델이 입력 문맥을 바탕으로 여러 개의 다음 토큰 후보를 빠르게 생성한다.
*검증 단계: 대상 모델이 후보 토큰들을 병렬로 평가하여, 실제로 모델이 생성할 가능성이 높은 토큰만을 수락한다.
이 과정을 통해 순차적인 토큰 생성이 아닌 병렬 검증 기반의 구조로 바뀌어 디코딩 지연이 줄고 처리량이 향상된다.
==작동 원리==
===드래프팅 단계===
초안 모델은 대상 모델보다 작거나 간소화된 형태로, 현재까지의 접두사(prefix)를 입력으로 다음 K개의 토큰 후보를 생성한다. 이 모델은 보통 대상 모델을 모방하거나 지식 증류(knowledge distillation)를 통해 훈련된다.
===검증 단계===
생성된 후보 토큰들은 대상 모델의 단일 포워드 패스(forward pass)를 통해 평가된다. 대상 모델은 각 후보 위치에서 확률 분포를 계산하고, 초안 모델이 제안한 토큰이 높은 확률을 갖는다면 해당 토큰을 수락한다. 첫 번째로 수락되지 않은 후보가 나오면 그 이후의 후보는 모두 버리고 접두사부터 다시 생성한다.
===수락률과 효율성===
수락률(acceptance rate)이 높을수록 초안 모델의 예측이 대상 모델과 일치하므로 병렬 처리 효율이 커진다. 반대로 수락률이 낮으면 재생성이 많아져 오히려 효율이 떨어질 수 있다.
==장점==
*순차적 생성 대신 여러 토큰을 한 번에 검증할 수 있어 지연(latency)이 줄어든다.
*동일한 하드웨어에서 처리량(throughput)을 높일 수 있다.
*메모리 대역폭이 병목인 환경에서 성능 향상이 크다.
==단점==
*초안 모델이 대상 모델과 다르게 예측하면 수락률이 낮아져 효율이 떨어진다.
*검증 단계에서 대상 모델의 추가 연산이 필요해 오버헤드가 생길 수 있다.
*품질 유지가 중요하므로 수락 임계값이나 모델 정렬 등의 튜닝이 필요하다.
==응용==
*vLLM 엔진에서는 가이드·추측 디코딩(guide & speculative decoding)으로 구현되어 있다.
*NVIDIA의 TensorRT-LLM 프레임워크에서는 추론 지연을 줄이기 위한 주요 기법으로 채택되었다.
*Medusa 프로젝트에서는 여러 디코딩 헤드를 추가하여 동시에 여러 단계의 토큰을 제안하는 구조를 도입하였다.
==한계 및 연구 과제==
*초안 모델과 대상 모델의 정렬을 어떻게 최적화할지에 대한 연구가 필요하다.
*수락 임계값과 후보 토큰 길이(K)의 선택이 성능에 큰 영향을 미친다.
*실제 서비스 환경에서는 입력 길이와 생성 길이에 따라 성능 편차가 존재한다.
*블록 병렬 디코딩(blockwise decoding), 청크 프리필(chunk prefill) 등과의 결합 가능성이 연구되고 있다.
==용어 정리==
*대상 모델(target model): 최종 출력 품질을 담당하는 고성능 언어 모델
*초안 모델(draft model): 대상 모델보다 작고 빠르며 후보 토큰을 제안하는 모델
*수락률(acceptance rate): 초안 모델의 제안 중 대상 모델이 수락한 비율
*접두사(prefix): 현재까지 생성된 토큰 시퀀스로, 다음 토큰 생성을 위한 맥락
==같이 보기==

* [[신경망 가지치기]]
* [[대형 언어 모델 효율화]]

==참고 문헌==
*Li, Jamie. "An Introduction to Speculative Decoding for Reducing Latency in AI Inference." NVIDIA Developer Blog, 2025년 9월 19일. [https://developer.nvidia.com/blog/speculative-decoding]
*Aleksa Gordić. "vLLM Internals: High-Throughput LLM Inference System." RosettaLens, 2025년 9월 2일. [https://rosettalens.io/vllm-internals]
*A Comprehensive Survey of Speculative Decoding. 2024.
==각주==
[[분류:인공지능]]
[[분류:대형 언어 모델]]
[[분류:딥 러닝]]