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대규모 언어 모델 (Large Language Models, LLMs)은 계속해서 더 똑똑해지고 있습니다.

하지만 문제가 하나 있습니다. 사용자들은 지능을 직접적으로 경험하지 못합니다. 대신 지연 시간 (Latency)을 경험합니다.

모델이 답변을 작성하는 데 3초 대신 30초가 걸린다면, 대부분의 사용자는 모델이 어떤 벤치마크에서 더 높은 점수를 받았는지 신경 쓰지 않을 것입니다.

이는 흥미로운 엔지니어링 과제를 만들어냅니다:

어떻게 하면 모델의 성능을 저하시키지 않으면서 LLM이 텍스트를 더 빠르게 생성하게 만들 수 있을까?

최근 몇 년 동안 등장한 가장 중요한 기술 중 하나가 바로 **Speculative Decoding (추측적 디코딩)**입니다.

그 아이디어는 처음에는 거의 황당하게 들릴 수도 있습니다:

작은 모델이 큰 모델이 다음에 무엇을 말할지 추측하고, 큰 모델은 단순히 그 추측들을 검증한다면 어떨까?

놀랍게도, 그것이 실제로 일어나는 방식입니다.

어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.

LLM 추론 (Inference)의 근본적인 병목 현상

Speculative Decoding을 이해하려면 먼저 왜 LLM이 느린지를 이해해야 합니다.

모델이 다음과 같은 문장을 생성한다고 가정해 봅시다:

The capital of France is Paris.

모델은 문장 전체를 한 번에 생성하지 않습니다.

대신 한 번에 하나의 토큰 (Token)씩 생성합니다:

The
The capital
The capital of
...

각각의 새로운 토큰은 모델을 통한 또 다른 순전파 (Forward pass)를 필요로 합니다.

수천억 개의 파라미터 (Parameters)를 가진 대형 모델의 경우, 모든 토큰은 비용이 많이 듭니다.

이는 생성이 본질적으로 순차적 (Sequential)임을 의미합니다:

Token 1 → Token 2 → Token 3 → Token 4

Token 3을 알기 전까지는 Token 4를 생성할 수 없습니다.

이러한 순차적인 특성은 추론 지연 시간 (Inference latency)의 가장 큰 원인 중 하나가 됩니다.

직관: 더 작은 모델이 미리 예측하게 하기

다음과 같은 상황을 가정해 봅시다:

• 대형 모델 (비쌈)
• 소형 모델 (저렴함)

소형 모델은 보통 정확도가 떨어집니다.

하지만 명백한 다음 토큰들에 대해서는 종종 정답을 맞힙니다.

예를 들어:

Prompt:

The capital of France is

소형 모델 예측:

Paris

대형 모델 예측:

Paris

둘 다 일치합니다.

이제 소형 모델이 여러 개의 토큰을 예측한다고 가정해 봅시다:

Paris, which is

대형 모델에게 각 토큰을 개별적으로 묻는 대신, 우리는 대형 모델에게 전체 시퀀스를 한 번에 검증하도록 요청합니다.

만약 예측이 정확하다면, 우리는 비용이 많이 드는 여러 번의 디코딩 (Decoding) 단계를 효과적으로 건너뛴 것입니다.

이것이 추측적 디코딩 (Speculative Decoding)의 핵심 아이디어입니다.

간단한 예시

우리의 초안 모델 (Draft model)이 다음과 같이 예측한다고 가정해 봅시다:

The weather today is sunny and warm.

토큰화 (Tokenized):

sunny
and
warm
...

그 다음 대형 모델이 이 제안된 토큰들을 평가합니다.

가능한 결과:

토큰	초안 모델	대형 모델
sunny	✓	✓
...

모든 것이 일치합니다.

대형 모델은 4개의 토큰을 모두 수락합니다.

4개의 토큰을 순차적으로 개별 생성하는 대신, 우리는 단 한 번의 검증 단계에서 4개의 토큰을 효과적으로 생성했습니다.

이는 지연 시간 (Latency)을 크게 줄여줍니다.

의견이 불일치할 때는 어떻게 되나요?

이 부분이 알고리즘이 흥미로워지는 지점입니다.

초안 모델이 다음과 같이 예측한다고 가정해 봅시다:

The weather today is rainy and cold.

대형 모델이 제안을 평가합니다.

rainy   ✓
and     ✓
cold    ✗

대형 모델은 "cold" 전까지는 동의합니다.

그 시점에서:

1. 수락된 토큰들은 유지됩니다.
2. 잘못된 토큰들은 폐기됩니다.
3. 생성은 첫 번째 불일치가 발생한 지점부터 재개됩니다.

결과:

The weather today is rainy and pleasant.

추측의 일부만이 유용했습니다.

하지만 부분적인 수락만으로도 처리량 (Throughput)을 크게 향상시킬 수 있습니다.

이것이 모델 품질을 변화시키지 않는 이유

흔한 오해 중 하나는 다음과 같습니다:

"대형 모델을 소형 모델로 대체하는 것 아닌가요?"

아닙니다.

대형 모델이 여전히 진실의 근원 (Source of truth)으로 남습니다.

초안 모델은 단지 후보를 제안할 뿐입니다.

검증 과정은 최종 출력이 표준 디코딩 (Standard decoding)과 동일한 확률 분포 (Probability distribution)를 따르도록 보장합니다.

개념적으로:

Normal Decoding (일반 디코딩)

Large Model (대형 모델) → Token (토큰)
...

최종 정답은 여전히 대형 모델에 의해 결정됩니다.

사용자는 동일한 품질을 얻으면서도 더 빠른 속도를 경험하게 됩니다.

단순화된 알고리즘

높은 수준(High level)에서의 흐름은 다음과 같습니다:

while not finished:

    proposed = small_model.generate(k_tokens)
...

실제로는 정확한 샘플링 동작 (Sampling behavior)을 보존해야 하므로, 실제 알고리즘은 이보다 더 정교합니다.

하지만 이 방식은 전체적인 워크플로우를 잘 나타냅니다.

왜 이 방식이 매우 효과적인가

Speculative decoding (추측적 디코딩)은 언어에 관한 한 가지 관찰 결과를 활용합니다:

대부분의 토큰은 예측 가능합니다.

다음 사례를 고려해 보세요:

Once upon a

대부분의 모델은 다음과 같이 예측할 것입니다:

time

마찬가지로:

Thank you for your

높은 확률로:

help

대형 모델은 명백한 연속성을 확인하는 데 놀라울 정도로 많은 연산량 (Compute)을 소비합니다.

더 작은 모델은 종종 이러한 쉬운 영역을 정확하게 예측할 수 있습니다.

대형 모델은 상황이 모호해질 때만 개입하면 됩니다.

이는 유용한 분업 구조를 만들어냅니다:

구성 요소	역할
Small Model (소형 모델)	가능성 높은 토큰을 예측
...

현대적 변형 모델들

연구 및 프로덕션 시스템은 원래의 아이디어를 여러 방향으로 확장해 왔습니다.

Self-Speculative Decoding (자기 추측적 디코딩)

두 개의 별개 모델을 사용하는 대신:

• 초기 레이어 (Early layers)가 초안을 생성
• 전체 모델 (Full model)이 검증

이 방식은 두 번째 모델을 완전히 유지 관리해야 하는 부담을 피할 수 있습니다.

Multi-Token Prediction (다중 토큰 예측)

일부 아키텍처는 미래의 여러 토큰을 직접 예측하도록 훈련됩니다.

다음과 같은 방식 대신:

Predict token N+1

이들은 다음과 같이 예측합니다:

N+1
N+2
N+3
...

이는 추측 실행 (Speculative execution)의 기회를 증가시킵니다.

Tree-Based Speculation (트리 기반 추측)

단일 시퀀스를 제안하는 대신:

A → B → C

초안 모델은 여러 가지 분기 (Branches)를 제안합니다:

      B1
    /
A --
...

그러면 검증기 (Verifier)는 가능한 여러 연속성 중에서 선택할 수 있습니다.

이러한 접근 방식들은 처리량 (Throughput)을 더욱 높여줍니다.

어디에서 접할 수 있는가

많은 개발자가 자신도 모르는 사이에 speculative decoding을 사용하고 있습니다.

현대적인 추론 시스템(inference systems)은 다음과 같은 형태의 변형들을 자주 채택하고 있습니다:

• 서버 측 LLM 추론 플랫폼 (Server-side LLM inference platforms)
• 고처리량 API 제공업체 (High-throughput API providers)
• 최적화된 오픈 소스 추론 엔진 (Optimized open-source inference engines)
• 엔터프라이즈 배포 스택 (Enterprise deployment stacks)

대규모 모델이 유난히 빠르게 스트리밍되는 것을 본 적이 있다면, 보이지 않는 곳에서 어떤 형태의 투기적 실행 (speculative execution)이 일어나고 있을 가능성이 꽤 높습니다.

이는 프런티어 모델 (frontier models)을 대규모로 경제성 있게 운영하기 위한 표준 기술 중 하나가 되어가고 있습니다.

마치며

Speculative decoding은 직관에 어긋리는 것처럼 들리지만 결과적으로 놀라울 정도로 효과적인, 공학적 아이디어의 아름다운 사례입니다.

대규모 모델 자체를 본질적으로 더 빠르게 만들려고 시도하는 대신, 이 기술은 다른 질문을 던집니다:

만약 그들이 수행하는 작업의 대부분이 이미 예측 가능하다면 어떨까?

더 작은 모델이 근거 있는 추측을 하게 하고, 더 큰 모델이 이를 검증하게 함으로써, 우리는 출력 품질을 유지하면서 지연 시간 (latency)을 획기적으로 줄일 수 있습니다.

LLM 배포가 수백만 명의 사용자와 수십억 개의 생성된 토큰 규모로 확장됨에 따라, speculative decoding과 같은 기술은 모델 아키텍처 (model architecture) 자체의 발전만큼이나 중요해질 것입니다.

질문: 만약 당신이 프로덕션 환경에 대규모 LLM을 배포한다면, 더 나은 모델, 더 빠른 모델, 아니면 speculative decoding과 같은 추론 최적화 (inference optimizations) 중 어디에 투자하는 것을 선호하시겠습니까? 그 이유는 무엇입니까?

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