Speculative Decodingで27Bが逆に遅くなった
Qiita / 2026/3/25
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要点
- Speculative Decodingを使うと期待通り高速化するとは限らず、27B規模では逆に遅くなるケースがあることを示すベンチマーク記事です。
- 速度差は推論全体のボトルネック（下流処理やモデル呼び出しのオーバーヘッド等）によって反転しうるという実務的な示唆があります。
- llama.cppのようなローカルLLM環境での運用を前提に、手法導入前に実機・実設定で計測する重要性が強調されています。
- 「Speculative Decoding＝常に有利」という前提を疑い、モデルサイズや条件依存で最適化が変わる点に注意喚起しています。
Speculative Decodingで27Bが逆に遅くなった
本記事の数値はすべて筆者環境（Ryzen 7 7845HS / 32GB DDR5 / RTX 4060 Laptop 8GB）での実測値です。
Speculative Decodingという甘い誘...
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