Apple Neural Engine で LLM を、出力を変えずに高速化する — Core ML 投機デコードの実装
この記事で分かること
Apple Neural EngineでCore MLの投機デコードを実装し、LLMの出力を変えずに高速化する手法が得られる。具体的な実装手順とパフォーマンス向上の効果を確認できる。オンデバイス推論の速度改善が必要な開発者向けの技術情報。
詳細要約
Apple Neural Engine上でCore MLの投機デコードを実装することで、LLMの出力品質を保ったまま推論を高速化できる。実装では、小型ドラフトモデルで候補トークンを生成し、本モデルで検証する手順が鍵となる。設定上、ドラフトモデルのサイズや生成トークン数の調整が処理効率に直結するため、対象タスクに応じて適切なバランスを選ぶ必要がある。