家LFM2.5 DSparkのドラフトモデルが公開：推論速度が3.18倍に向上
Liquid AIとHugging Faceは、LFM2.5シリーズのDSparkドラフトモデルチェックポイントを正式にリリースしました。これには、LFM2.5-1.2B-Instruct、LFM2.5-2.6B、およびLFM2.5-8B-A1Bが含まれます。 この革新的な機能により、出力の品質を維持しつつ、推論スループットを大幅に向上させる新しい推測的デコードパスが導入されました。
主な性能向上と実運用での活用例
実環境でのテストにより、DSparkの驚異的な高速化が実証されました。GPUではスループットが最大3.18倍に向上し、エッジデバイスでは最大2.87倍の改善が見られました。
エッジエージェントの推論において、LFM2.5-2.6B は関数呼び出しのレイテンシを平均 57% 削減します。M4 Max MacBook Pro でのテストでは、1 秒あたり最大 139 トークンの速度を達成し、ローカルエージェントの導入障壁を下げ、独自のクラウドモデルに匹敵するユーザー体験を提供します。
DSparkのアーキテクチャと仕組みの理解
従来のLLM推論では、時間の大部分がDRAMからSRAMへの重みのストリーミングに費やされるため、メモリ帯域幅がボトルネックとなります。投機的デコードは、軽量なドラフトモデルを使用して候補トークンを生成し、それらをターゲットモデルによる単一のフォワードパスで検証することでこの問題を解決し、重みの読み込みコストを効果的に分散させます。
DSparkは、以下の3つのコアコンポーネントを通じて既存の手法を統合しています：
並列バックボーンネットワーク：DFlashと同様に、ターゲットモデルのコンテキスト特徴量に基づいて、1回のフォワードパスですべてのドラフトトークンの隠れ状態を生成します。シーケンシャルヘッド（マルコフヘッド）： 隣接するトークン間のマルコフ連鎖をシミュレートすることで、依存関係を強化し、後続の位置における受け入れ率を向上させます。信頼度スケジューリングバリデータ：各トークンの生存確率を予測し、検証コストが節約効果を上回る場合、信頼度の低いサフィックスを自動的に破棄します。トレーニングにおいて、このドラフトモデルはSFT、チャット、コード、関数呼び出しなど、多様なデータセットを組み合わせて利用しています。厳密なアブレーション研究を経て、初期バージョンは5層9ブロックからなるアテンション専用アーキテクチャを採用し、パラメータ数を約3億に抑えています。
品質保証とエコシステムへの統合
推測的デコードのため、貪欲デコードはターゲットモデルの分布と完全に一致するドラフトトークンのみを受け入れます。拒否されたトークンはターゲットモデルの出力に置き換えられ、生成されたシーケンスがベースラインの貪欲デコード構造と一致し、ベンチマークにおいて精度の低下がないことが保証されます。
リリース時点で、DSparkは主要な推論フレームワークとの互換性を実現しました：
SGLang：専用の統合および起動設定により、アクセラレータ上での実行をサポートしています。llama.cpp：公式のビルドサポートを提供しており、ユーザーはコマンドラインから対応するGGUF重みとドラフトモデルファイルをロードできます。
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