論文の概要: Scaling Laws for Speculative Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07858v1
• Date: Thu, 08 May 2025 11:10:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.22919
• Title: Scaling Laws for Speculative Decoding
• Title（参考訳）: 投機的復号化のためのスケーリング法則
• Authors: Siyuan Yan, Mo Zhu, Guo-qing Jiang, Jianfei Wang, Jiaxing Chen, Wentai Zhang, Xiang Liao, Xiao Cui, Chen Zhang, Zhuoran Song, Ran Zhu,
• Abstract要約: 本研究では,高密度言語モデル(LLM)を用いた投機的復号化手法について検討する。 論理線形スケーリング法則(理論 1.1, 1.2, 1.3)が3次元にわたるドラフトモデル受入率(あるいは復号速度)を規定している。 一般的なLLMの多次元スケーリングをコーディネートするScyllaを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.618542964397237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The escalating demand for efficient decoding in large language models (LLMs) is particularly critical for reasoning-intensive architectures like OpenAI-o3 and DeepSeek-R1, which depend on extended chain-of-thought reasoning. This study investigates speculative decoding techniques through dense LLM architectures to establish foundational insights for accelerating reasoning tasks. While speculative decoding methods leveraging parallel draft-verification cycles have emerged as promising acceleration techniques, the scaling laws governing decoding efficiency remain under-explored compared to conventional backbone LLMs developed through Pretraining->SFT->RLHF training paradigms. In this work, we discover Log-linear Scaling Laws (Theorem 1.1, 1.2 and 1.3) governing draft model acceptance rate (or decoding speed) across three dimensions: pretraining token volume, draft model capacity, and decoding batch size. Building on these laws, we achieve Scylla, which coordinates multi-dimensional scaling for popular LLMs (Llama2/3, Qwen2.5). Empirical validation shows Scylla achieves 1.5-2.2 higher acceptance rate than EAGLE2 and 0.3 higher than EAGLE3 at temperature T = 0, with peak performance gains on summarization and QA tasks (Figure 2). Industrial inference engine deployments demonstrate 2X decoding throughput improvements over EAGLE2 (Table 5), validating the transformative potential of systematic scaling for efficient LLM inference. Code will be released later.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)における効率的なデコーディングの需要の増大は、特にOpenAI-o3やDeepSeek-R1のような推論集約型アーキテクチャにおいて重要である。 本研究では,高密度LLMアーキテクチャによる投機的復号化手法について検討し,推論タスクの高速化のための基礎的知見を確立する。 パラレルドラフト検証サイクルを利用した投機的復号化手法が有望な加速手法として登場したが, 復号化効率を規定するスケーリング法則は, Pretraining->SFT->RLHF トレーニングパラダイムによって開発された従来のバックボーン LLM と比較して未検討のままである。 本研究では,トークンボリュームの事前学習,ドラフトモデルキャパシティ,バッチサイズの復号化という,3次元にわたるドラフトモデル受け入れ率(あるいは復号化速度)を規定するログ線形スケーリング法則(Theorem 1.1,1.2, 1.3)を明らかにする。 これらの法則に基づいて、人気のあるLLM(Llama2/3, Qwen2.5)の多次元スケーリングをコーディネートするScyllaを実現する。 実証的な検証では、ScyllaはEAGLE2よりも1.5-2.2高く、温度T = 0ではEAGLE3より0.3高く、要約やQAタスクではピーク性能が向上している(第2図)。 産業推論エンジンのデプロイメントでは、ERGLE2 (Table 5) よりも2倍のデコードスループットが向上し、効率的なLCM推論のための体系的スケーリングの変換可能性を検証する。 コードは後でリリースされる。

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