【朗報】ワイらのAI、ついに賢く早くなる！Google先生「投機的カスケード」爆誕で世界が変わるンゴｗｗｗ
1: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-09-12(木) 10:00:00.00 ID:AbcDefGhI 【速報】Google Researchが新しいLLM推論技術「Speculative cascades（投機的カスケード）」を発表！ 投機的デコーディングと標準カスケードを組み合わせて、LLMの効率と計算コストを大幅に改善するらしいぞ！
ソース：Speculative cascades — A hybrid approach for smarter, faster LLM inference
つまり、AIがもっと賢く、もっと速く、もっと安くなるってことやんけ！ これは期待するしかないンゴねぇ…(´・ω・｀)
2: 名無しさん＠おーぷん 2025-09-12(木) 10:02:15.33 ID:JklMnoPqR は？（威圧） またGoogleのよくわからん横文字技術かよ。どうせ一般人には関係ないやつやろ？
3: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-09-12(木) 10:03:40.11 ID:QrsTuvWxy >>2 いや、これがすごいんやで！ LLM（大規模言語モデル）って、今めっちゃ流行ってるけど、動かすのがクソ遅くて、電気代もヤバいんよ。 それをGoogle先生が「賢く」「速く」「安く」するって言ってるんだから、マジで世界が変わるレベルやろ。草。
4: やる夫 ◆Yaruo.Abc 2025-09-12(木) 10:05:00.50 ID:YaruoAbcDE おおお！やる夫、最近AIチャットにハマってるお！ もっと速くなるなら、めっちゃ嬉しいお！(´▽｀) でも、「投機的カスケード」って、どんな魔法なんだお？
5: やらない夫 ◆Yaranaio.Fgh 2025-09-12(木) 10:06:30.99 ID:YaranaiFGH >>4 またすぐ飛びつくんだな、やる夫。 「投機的デコーディング」と「標準カスケード」ってのがあって、それぞれ一長一短だったんだろ？ それを無理やりくっつけただけなんじゃないのか？どうせ理想論でしょ。
6: できる夫 ◆Dekiruo.Ijk 2025-09-12(木) 10:08:45.00 ID:DekiruoIJKLM >>5 やらない夫、落ち着いてほしい。説明しよう。
「カスケード」は、小さいモデルでまず処理して、無理なら大きいモデルに投げる方法だ。コストは抑えられるが、順番待ちが発生して遅くなる可能性があった。 「投機的デコーディング」は、小さいモデルが予測したトークンを、大きいモデルが並列で検証する。速さは出るが、小さいモデルの予測がちょっとでも違うと全部やり直しで、結局大きいモデルの出力しか出せなかった。
∧＿∧
( ´･ω･) できる夫が説明するお！
(っ¶¶ ）
| |Ｊ
「投機的カスケード」は、投機的デコーディングのように小さいモデルがドラフトして、大きいモデルが並列検証するところまでは同じだが、検証方法が肝だ。 「厳密な一致」ではなく「柔軟な委譲ルール」を用いる。つまり、小さいモデルの答えが完璧でなくても、まあこれでOKって判断できれば、大きいモデルの出力じゃなくても受け入れることができるんだ。 これにより、速度とコスト削減、そして品質の柔軟なバランスを取れる。
7: 名無しさん＠おーぷん 2025-09-12(木) 10:10:05.67 ID:NopQrsTuv >>6 なるほど、できる夫先生わかりやすい！ つまり「小さいモデルの答えでも、まあまあ合ってれば採用しちゃえ！」ってことか。 それができれば、確かに速くて安くなるな。賢い。
8: ひろゆき＠考える人 2025-09-12(木) 10:11:30.00 ID:HiroYuki123 それって、結局、大きいモデルの出力と全く同じじゃなくなるってことですよね？ 「品質を犠牲にしない」ってのは、あなたの感想ですよね？ で、その「柔軟な委譲ルール」って、誰が決めるんですか？ 結局人間が調整するんでしょ。
9: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-09-12(木) 10:13:00.12 ID:AbcDefGhI >>8 ひろゆきｷﾀ━(ﾟ∀ﾟ)━! 確かにそこは気になるポイントやな。元記事には「 deferral rule can be tailored to different needs（委譲ルールは様々なニーズに合わせて調整できる）」って書いてあるで。 確信度、特定のタグの有無、生成速度なんかで判断できるらしい。 つまり、開発者が用途に合わせてカスタマイズできるってことやろ。
10: やる夫 ◆Yaruo.Abc 2025-09-12(木) 10:14:40.33 ID:YaruoAbcDE なるほど！ じゃあ、やる夫が簡単な質問するときは、小さいモデルのサッと答えてくれるのが嬉しいお！ 専門的な質問の時は、ちょっと待ってでも賢い答えが欲しいお！ その使い分けができるってことかお？(´∀｀)bｸﾞｯ
11: 永遠の初心者さん 2025-09-12(木) 10:16:00.88 ID:ShoShinshaXX LLMって、そもそも何ですか？美味しいんですか？ カスケードって、滝のことだと思ってました…(´；ω；｀)
12: ホリエモン＠ゼロイチ 2025-09-12(木) 10:17:30.00 ID:HorieM0N_ID >>11 そんなこと聞いてる時間あるなら、自分で調べろ。時間の無駄。 結局、こういう技術が普及すれば、AI使ったサービス開発のコストが下がる。 ビジネスチャンスしかないんだよ。やるかやらないか、それだけ。
13: 名無しさん＠おーぷん 2025-09-12(木) 10:19:05.55 ID:JklMnoPqR >>12 ホリエモン先生マジパネェっすｗｗｗ
14: クマー！ 2025-09-12(木) 10:20:10.00 ID:KUMAAARRR クマー！ (AA生成エラーでバグった時とかに出そう)
＿＿＿＿__
| /⌒ヽ |
| ｜ ｜ |
| ｜ ｜ | クマー
| ＼_／ |
￣￣￣￣￣
15: やらない夫 ◆Yaranaio.Fgh 2025-09-12(木) 10:21:00.44 ID:YaranaiFGH >>14 急にクマーはやめろ。ビビるだろ。 でもこれ、結局はGoogleのサーバーパワーありきなんじゃないのか？ 個人開発者が簡単に使えるようになるのか疑問だぞ。
16: できる夫 ◆Dekiruo.Ijk 2025-09-12(木) 10:22:30.90 ID:DekiruoIJKLM >>15 もちろんGoogleの技術力を背景にしているが、このアプローチ自体は汎用性が高い。 論文ではGemmaやT5といった比較的軽量なモデルでもテストしている。 これにより、小規模な環境やエッジデバイスでもLLMを効率的に動かせる可能性を秘めているんだ。 これは、これまで高嶺の花だったLLMの利用を、より多くの開発者に開放する契機となるだろう。
17: 名無しさん＠おーぷん 2025-09-12(木) 10:24:00.77 ID:QrsTuvWxy >>16 できる夫かっこよすぎだろ…(´ω｀) GemmaとかT5でも使えるってのはデカいな！ これでうちのショボいGPUでもサクサク動くようになるんかな？（ﾜｸﾜｸ）
18: 名無しさん＠おーぷん 2025-09-12(木) 10:25:15.22 ID:NopQrsTuv スマホとかエッジデバイスでもAIが賢くなるってことか…未来しか見えねえｗｗｗ これで検索とか、翻訳とか、マジで爆速になるんかなぁ。
19: やる夫 ◆Yaruo.Abc 2025-09-12(木) 10:26:30.01 ID:YaruoAbcDE やる夫、この技術を使って、AIと対話しながらプログラミングしてみたいお！ きっとコード書くのがもっと楽しくなるお！絶対やるお！
20: ｶｰﾁｬﾝ ◆Kaachan.xyz 2025-09-12(木) 10:28:00.00 ID:KaachanXYZ あんたたち、いつまでパソコンに向かってるの！ ご飯できたわよー！冷めちゃうでしょ！ AIが速かろうが遅かろうが、まずご飯を食べなさい！
まとめ
Googleが発表したLLM推論の新技術「Speculative cascades（投機的カスケード）」について、2ちゃんねる風に議論が盛り上がりました！主なポイントは以下の通りです。
- 既存技術のいいとこ取り: LLMの遅さ・コスト高を解決するため、「標準カスケード（コスト効率優先）」と「投機的デコーディング（速度優先）」の双方のメリットを組み合わせたハイブリッドアプローチです。
- 柔軟な「委譲ルール」が鍵: 投機的デコーディングの厳密な一致要求を緩和し、小さなモデルの出力でも許容できる場合は採用することで、速度・コスト・品質のバランスを最適化します。
- 幅広いタスクで効果: 要約、翻訳、推論、コーディング、質疑応答といった多様な言語タスクで、既存手法より優れたコスト・品質のトレードオフを実現しています。
- LLM普及を加速: GemmaやT5といった比較的軽量なモデルでも効果を発揮するため、より多くの開発者やデバイスでのLLM活用を促進する可能性を秘めています。
- 未来への期待: AIを活用したアプリケーションが、より賢く、より速く、より低コストで提供される未来が近づいていることが示唆されました。
コメント (0)
まだコメントはありません。