論文の概要: SpecBound: Adaptive Bounded Self-Speculation with Layer-wise Confidence Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12247v1
• Date: Tue, 14 Apr 2026 03:47:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.220066
• Title: SpecBound: Adaptive Bounded Self-Speculation with Layer-wise Confidence Calibration
• Title（参考訳）: SpecBound: レイヤワイド信頼度校正による適応的境界自己分析
• Authors: Zhuofan Wen, Yang Feng,
• Abstract要約: 投機的復号化は、大規模言語モデルにおける自己回帰推論を加速するための有望なアプローチとして現れている。 そこで本稿では, 早期終了判定において, 温度アニールによる急激な信頼を抑える, 新たなセルフドラフトフレームワークを提案する。 提案手法は,従来の自己回帰復号法に比べて最大2.33倍の高速化を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.454534256560558
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speculative decoding has emerged as a promising approach to accelerate autoregressive inference in large language models (LLMs). Self-draft methods, which leverage the base LLM itself for speculation, avoid the overhead of auxiliary draft models but face limitations: shallow layers often produce overconfident yet incorrect token predictions, and the presence of difficult tokens in a draft sequence forces redundant computation through deeper layers, undermining both draft acceptance and overall speedup. To address these issues, we propose a novel self-draft framework that suppresses spurious confidence via layer-wise temperature annealing in early-exit decision and adaptively bounds speculation length based on token-wise decoding difficulty. By reprocessing the hidden states of draft tokens in a unified parallel pass through deep layers, our method maintains exact output equivalence with the original model while maximizing computational efficiency. It requires no modifications to the base LLM parameters and achieves up to 2.33x wall-time speedup over standard autoregressive decoding across diverse long-form generation tasks and multiple model architectures.
• Abstract（参考訳）: 投機的復号化は、大規模言語モデル(LLM)における自己回帰推論を加速するための有望なアプローチとして登場した。 浅い層は、しばしば過信で不正確なトークン予測を発生させ、ドラフトシーケンスに難しいトークンの存在は、より深い層を通して冗長な計算を強制し、ドラフトの受け入れと全体的なスピードアップの両方を損なう。 これらの問題に対処するため,我々は,早期終了判定におけるレイヤワイド温度アニールによる突発的信頼を抑えるとともに,トークンワイド復号の難易度に基づいて投機長を適応的にバウンドする,新たなセルフドラフトフレームワークを提案する。 本手法は, 深層を透過する並列化トークンの隠れ状態を再処理することにより, 計算効率を最大化しながら, 原モデルとの正確な出力等価性を維持できる。 基本的なLCMパラメータの変更は必要とせず、様々な長文生成タスクと複数のモデルアーキテクチャにまたがる標準的な自己回帰デコードよりも最大2.33倍の高速化を実現している。

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