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Sequoiaとは？ハードウェアに合わせてドラフト木を最適化しLLM推論を速くする技術

Sequoiaは、speculative decodingのドラフト木をモデルやGPUに合わせて最適化し、LLM推論を高速化する手法です。なぜ従来法が伸びにくかったのか、木構造の設計、検証アルゴリズム、実運用での使い道まで日本語で整理します。

参照論文：Sequoia: Scalable, Robust, and Hardware-aware Speculative Decoding