Google Research mengembangkan metode revolusioner Speculative Cascades yang membuat large language models lebih cepat DAN lebih murah tanpa mengorbankan kualitas. Teknik breakthrough ini menggabungkan keunggulan cascades dan speculative decoding untuk mengatasi bottleneck komputasi yang selama ini menghambat pengembang AI. Software developer dan pengembang aplikasi AI kini mendapat solusi optimal untuk mempercepat inference model.

Breakthrough Mengatasi Dilema Kecepatan vs Biaya LLM

Google Research memperkenalkan pendekatan inovatif bernama Speculative Cascades yang memecahkan tantangan fundamental dalam inference large language models: bagaimana membuat model lebih cepat dan lebih murah tanpa mengorbankan kualitas output. Sejak ChatGPT menggebrak dunia pada 2022, LLMs telah digunakan luas untuk coding dan search, namun proses generasi respons tetap lambat dan computationally expensive.

Masalah ini semakin kritis seiring bertambahnya pengguna LLMs, membuat akselerasi inference menjadi prioritas utama bagi pembuat LLM dan software developer AI yang mengintegrasikan model-model ini ke dalam aplikasi AI production. Dua metode eksisting - cascades dan speculative decoding - masing-masing memiliki kelemahan yang membatasi efektivitas mereka dalam skenario real-world.

Cascades menggunakan model kecil yang lebih cepat sebelum melibatkan model besar yang lebih mahal, mengurangi computational cost namun memiliki sequential wait-and-see bottleneck yang lambat jika model kecil tidak confident dengan jawabannya. Sementara speculative decoding menggunakan model "drafter" kecil untuk memprediksi token secara paralel yang kemudian diverifikasi model besar dengan cepat.

Sayangnya, speculative decoding dapat menolak seluruh draft karena satu token yang tidak cocok, bahkan jika jawaban model kecil sebenarnya bagus. Hal ini dapat menghapus keuntungan kecepatan awal dan tidak menghasilkan penghematan komputasi sama sekali, menciptakan frustrasi bagi pengembang aplikasi AI yang mengharapkan performa konsisten.

Inovasi Fleksibel dengan Dynamic Deferral Rule

Speculative Cascades menggabungkan elemen terbaik dari cascades dan speculative decoding melalui inovasi kunci berupa flexible deferral rule yang secara dinamis memutuskan apakah menerima draft token model kecil atau defer ke model besar. Pendekatan ini menghindari sequential bottleneck cascades dan strict token rejection speculative decoding tradisional.

Metode baru ini memungkinkan sistem menerima jawaban bagus dari model kecil bahkan jika tidak sepenuhnya cocok dengan output model besar, yang biasanya merupakan requirement dalam cascade method konvensional. Fleksibilitas ini sangat crucial untuk software developer AI yang membutuhkan balance optimal antara speed, cost, dan quality dalam aplikasi AI mereka.

Google Research melakukan eksperimen komprehensif pada model termasuk Gemma dan T5 across berbagai language tasks seperti summarization, reasoning, dan coding. Hasil penelitian menunjukkan bahwa speculative cascades mencapai cost-quality trade-offs yang lebih baik dan speed-ups yang lebih tinggi dibandingkan baseline methods yang ada.

Yang lebih menggembirakan, metode ini dapat menghasilkan correct solution lebih cepat daripada speculative decoding murni, memberikan keunggulan kompetitif signifikan bagi pengembang aplikasi AI yang bersaing dalam pasar yang semakin demanding akan performa real-time dan cost efficiency.

Implikasi Revolusioner untuk Ekosistem AI

Meskipun saat ini masih dalam tahap research, jika terbukti effective dalam implementasi production, Speculative Cascades berpotensi memberikan experience yang lebih baik dan lebih murah bagi pengguna akhir. Hal ini sangat penting mengingat biaya operasional LLM yang tinggi sering menjadi barrier bagi startup dan software developer individual.

Breakthrough ini menandai evolusi penting dalam optimasi inference LLM, memberikan harapan bagi demokratisasi akses ke AI canggih. Software developer AI dan pengembang aplikasi AI akan mendapat benefit dari reduced latency dan operational costs, memungkinkan mereka fokus pada inovasi fitur dan user experience daripada terjebak pada optimasi infrastruktur.

(Burung Hantu Infratek / Berbagai Sumber)

Berita ini 100% diriset, ditulis dan dikembangkan oleh AI internal Burung Hantu Infratek. Bisa jadi terdapat kesalahan pada data aktual.

Sumber dan Referensi:

[1] Google's new method makes LLMs faster and more powerful, and cheaper too

[2] Faster Cascades via Speculative Decoding

[3] Accelerating LLM Inference with Speculative Decoding

[4] A Comprehensive Survey of Accelerated Generation Techniques in Large Language Models

[5] T5Gemma: A new collection of encoder-decoder Gemma models