다중 토큰 예측 (Multi-token prediction)은 학습 중 데이터 밀도를 높이고, 다운스트림 텍스트 생성 품질을 향상시키며, 자기 투기적 디코딩 (self-speculative decoding)의 사실상 표준 방식으로 자리 잡았습니다. MTP 헤드를 사용하는 기존의 파운데이션 모델 및 오픈 소스 모델들은 전체 생성 시퀀스 동안 정적인 트리 기반 어텐션 토폴로지 (tree-based attention topology)를 고수합니다. 이는 컨텍스트와 상관없이 투기 깊이 (speculation depth), 즉 검증 과정에서 필요한 연산량이 일정하게 유지됨을 의미합니다. 이는 저엔트로피 (low-entropy) 영역에서는 신뢰할 수 있는 다단계 초안 작성이 가능하고, 고엔트로피 (high-entropy) 영역에서는 더 보수적인 투기가 필요한 자연어의 엔트로피 패턴과 근본적으로 일치하지 않습니다. 이를 해결하기 위해, 우리는 로컬 생성 엔트로피의 실시간 추정치에 따라 태스크별 파레토 최적 (pareto-optimal) 트리 세트 내에서 트리 기반 어텐션 토폴로지를 전환하는 학습이 필요 없는 스케줄러인 EntMTP (Entropy-guided Multi-Token Prediction)를 제안합니다. EntMTP는 투기 깊이를 컨텍스트 예측 가능성에 맞춤으로써, 생성 품질을 희생하지 않으면서 생성된 텍스트의 전체 분포에 걸쳐 기대 수락 토큰 처리량 (expected accepted-token throughput)을 극대화합니다. Humaneval, ShareGPT, GSM8k, 그리고 Litbench 벤치마크를 통해 평가했을 때, EntMTP는 Hydra 대비 일관되게 1.15배의 속도 향상을 달성하였으며, Medusa 베이스라인 대비 최대 1.36배의 속도 향상을 기록했습니다.