マルチトークン予測 (Multi-Token Prediction)の使い方や活用例を教えてください

代表的な活用例は次のとおりです。推論API選定時に「投機的デコーディング対応」「マルチトークン予測採用」という表記は、生成速度の目安として参考にできる。/学習パイプラインでは、通常のnext-token予測ヘッドに加え数トークン先を予測する補助ヘッドを足し、事前学習効率を高める設計が知られている。

AI用語辞典LLM / 言語モデル

マルチトークン予測 (Multi-Token Prediction)

読み: まるちとーくんよそく

最終更新: 2026-07-06・AI PICKS編集部

定義

マルチトークン予測とは、次の1トークンだけでなく数トークン先まで一度に予測させることでLLMの学習効率と生成速度を高める手法のこと。

マルチトークン予測 (Multi-Token Prediction)とは — 詳しく解説

マルチトークン予測は、モデルが次の1トークンだけでなく複数先のトークンを同時に予測するよう訓練する手法で、単純な次単語予測(next-token prediction)より文脈把握と計算効率を高められるとされる。学習時に複数の予測ヘッドを並列に追加する構成が知られており、推論時には投機的デコーディング(speculative decoding)と組み合わせて生成速度を高める用途でも使われている。2026年時点の実運用では、複数トークン同時予測ヘッドを追加する分だけ学習コストとVRAM消費が増えるため、既存の大規模モデルに後付けで導入するハードルは低くない。現場でこの手法の恩恵を直接体感する場面は少なく、多くのユーザーは「応答が速い」「同じ料金で精度が高い」というAPI提供側の最適化としてしか触れない。ツールやAPIを比較する際の相場感としては、対応の有無を売り文句にするサービスも増えているが、体感差は用途やプロンプト設計に左右されるため、速度やコストの実測値で比較するのが確実。