AI Agent 속도 최적화를 위한 Speculative Decoding

본 글은 AI Agent의 추론 속도를 획기적으로 개선하는 기술인 Speculative Decoding에 대해 다룹니다. 기존의 LLM 추론 방식은 순차적으로 토큰을 생성하여 속도가 느리다는 단점이 있었습니다.

Speculative Decoding은 작은 모델(Draft Model)이 여러 개의 토큰을 미리 생성하고, 큰 모델(Target Model)이 이를 검증하여 일괄적으로 확정하는 방식으로, 병렬 처리를 통해 추론 속도를 크게 향상시킵니다. 이를 통해 AI Agent의 응답 지연 시간을 줄이고 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

글에서는 Speculative Decoding의 원리, 장점, 그리고 실제 적용 사례를 소개하며 AI 모델의 성능 최적화 방안을 제시합니다.