論文の概要: SpecForge: A Flexible and Efficient Open-Source Training Framework for Speculative Decoding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18567v1
- Date: Thu, 19 Mar 2026 07:28:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-20 17:19:06.004486
- Title: SpecForge: A Flexible and Efficient Open-Source Training Framework for Speculative Decoding
- Title（参考訳）: SpecForge: 投機的デコーディングのための柔軟で効率的なオープンソーストレーニングフレームワーク
- Abstract要約: 提案するSpecForgeは,投機的復号モデルをトレーニングするための,オープンソースの実運用指向フレームワークである。
SpecBundleは、コミュニティにおける高品質なドラフトの不足に対処し、私たちのドラフトモデルは、SGLang上で最大4.48倍のエンドツーエンド推論スピードアップを実現しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.15812697068506
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models incur high inference latency due to sequential autoregressive decoding. Speculative decoding alleviates this bottleneck by using a lightweight draft model to propose multiple tokens for batched verification. However, its adoption has been limited by the lack of high-quality draft models and scalable training infrastructure. We introduce SpecForge, an open-source, production-oriented framework for training speculative decoding models with full support for EAGLE-3. SpecForge incorporates target-draft decoupling, hybrid parallelism, optimized training kernels, and integration with production-grade inference engines, enabling up to 9.9x faster EAGLE-3 training for Qwen3-235B-A22B. In addition, we release SpecBundle, a suite of production-grade EAGLE-3 draft models trained with SpecForge for mainstream open-source LLMs. Through a systematic study of speculative decoding training recipes, SpecBundle addresses the scarcity of high-quality drafts in the community, and our draft models achieve up to 4.48x end-to-end inference speedup on SGLang, establishing SpecForge as a practical foundation for real-world speculative decoding deployment.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、逐次自己回帰復号化による高い推論遅延を引き起こす。
投機的復号化は、軽量のドラフトモデルを使用してバッチ検証のための複数のトークンを提案することにより、このボトルネックを軽減する。
しかしながら、高品質なドラフトモデルとスケーラブルなトレーニングインフラストラクチャの欠如により、採用は制限されている。
EAGLE-3を完全にサポートした投機的復号モデルをトレーニングするための,オープンソースの実運用指向フレームワークであるSpecForgeを紹介する。
SpecForgeはターゲット-ドラフトの分離、ハイブリッド並列性、最適化されたトレーニングカーネル、プロダクショングレードの推論エンジンとの統合、Qwen3-235B-A22Bの最大9.9倍高速なEAGLE-3トレーニングを実現している。
さらに、主要なオープンソースLLM向けにSpecForgeでトレーニングされた、プロダクショングレードのEAGLE-3ドラフトモデルスイートであるSpecBundleをリリースする。
SpecBundleは、投機的復号訓練レシピの体系的研究を通じて、コミュニティにおける高品質なドラフトの不足に対処し、我々のドラフトモデルは、SGLang上で最大4.48倍のエンドツーエンドの推論スピードアップを実現し、SpecForgeを現実世界の投機的復号展開の実践的基盤として確立した。
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