Google、「Gemma 4」のテキスト生成を最大3倍高速化する「MTP」をリリース

Googleは、オープンモデル「Gemma 4」向けにテキスト生成を最大3倍高速化するマルチトークン予測ドラフター（MTP）をリリースした。投機的デコーディングを採用し、生成品質を保ちながら推論を並列化する。主要な推論フレームワークに対応し、エッジからクラウドまで多様な環境で実用性を高める技術だ。

[ITmedia]

　米Googleは5月6日（現地時間）、4月に公開した高性能オープンモデル「Gemma 4」向けに、テキスト生成を最大3倍高速化するよう設計されたマルチトークン予測ドラフター（MTP）をリリースしたと発表した。

（画像：Google）

　通常のLLMの推論はメモリ帯域幅がボトルネックになりやすく、単一のトークンを生成するためだけに数十億のパラメータをVRAMから演算ユニットへ移動させる必要があり、計算リソースが十分に活用されず高いレイテンシが発生するという課題を抱えている。特に、コーディングアシスタントや複数のステップを迅速に計画する自律型エージェント、ミリ秒単位の応答が求められるリアルタイムチャットや音声アプリケーションなどでは、この遅延は本番環境へのデプロイにおける最大の障壁となるため、推論速度を根本から引き上げる技術が必要とされていた。

　この課題を解決するため、MTPは「Speculative Decoding」（投機的デコーディング）と呼ばれる仕組みを採用している。これは、モデルが1つずつ自己回帰的にトークンを生成する従来のプロセスとは異なり、大規模なターゲットモデル（Gemma 4の31Bなど）と、軽量で高速なドラフトモデルを組み合わせて推論を並行化するアプローチだ。アイドル状態の計算リソースを活用してドラフトモデルが複数の未来のトークンを先行して予測し、それをターゲットモデルが一括して検証する。ターゲットモデルが予測を承認すれば、1度のフォワードパスでシーケンス全体を受け入れ、さらに独自のトークンを1つ追加して出力するため、生成品質や推論ロジックを一切損なうことなく処理を大幅に高速化できる。

　このドラフトモデルはターゲットモデルのアクティベーションを活用し、KVキャッシュを共有することで効率を高めている。さらに、小型モデル向けには語彙全体での計算を省くためのクラスタリング手法が組み込まれているほか、26Bの混合エキスパート（MoE）モデルでは、バッチサイズを4から8程度に増やして並列処理することでエキスパートの重みの再利用効率が高まり、ローカル環境で最大約2.2倍の速度向上が得られる仕組みとなっている。

各モデルとハードウェアの組み合わせ別のMTPドラフターによる速度向上倍率（画像：Google）

　MTPドラフターはGemma 4本体と同じApache 2.0ライセンスの下で公開されており、エッジデバイスから開発者のローカルワークステーション、クラウド環境まで、あらゆる場所で動作するように設計されている。Hugging Face Transformers、MLX、vLLM、SGLang、Ollama、LiteRT-LMなどの主要な推論フレームワークに対応しており、コンシューマー向けGPUやApple Siliconを搭載したPC上で複雑なオフラインワークフローを高速に実行できる。

　「Google AI Edge Gallery」を通じてAndroidやiOSのモバイルデバイス上でも直接実行でき、特にエッジモデル（E2B、E4B）では推論が迅速に完了することでデバイスのバッテリー消費を抑える効果も期待できるとしている。