トレーニング不要の緩い推測的デコーディング：完全一致を超えた意味的に正しいドラフトの受け入れ

この記事は、大規模言語モデル（LLM）における推測的デコーディングの新しいアプローチを提示している可能性があります。焦点は、ターゲット出力と完全に一致しなくても、意味的に正しいドラフトを受け入れることによって、LLM推論の効率を向上させることです。「トレーニング不要」という側面は、実装の容易さと適応性の点で潜在的に大きな利点を示唆しています。