참고팁X
EAGLE-4 공개: 초경량 드래프트 모델로 LLM 추론 속도 4배 향상
LLM 토큰 생성 속도를 대폭 개선하는 Speculative Decoding 기법. 추론 최적화 관심 개발자라면 GitHub(깃허브) 코드 확인 권장.
요약
EAGLE-4는 LLM의 추론 속도를 기존 대비 최대 4배까지 무료로 가속할 수 있는 새로운 솔루션이다. 이 방식은 작은 draft 모델이 다음 단어를 예측하면 큰 모델이 이를 한꺼번에 검증하여 정답을 선별하는 구조로 작동한다. 공개된 논문에 따르면 Qwen 3.8 27B 모델 환경(4x B300 기준)에서 961.6 tokens/s의 성능을 기록했다. 이는 DFlash 2와 DSpark와 같은 기존 기술보다 앞서는 수치이다. 현재 EAGLE-4 관련 코드는 GitHub를 통해 확인할 수 있다.
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원문 제목 @AnatoliKopadze: YOU CAN MAKE YOUR LLM UP TO 4X FASTER FOR FREE the solution is EAGLE-4, where a tiny draft model guesses the next few words, then
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