Google 公布了「多標記預測 (MTP)」技術,可在不降低品質的情況下,將 Gemma 4 AI 的回答速度提升最高 3 倍。
您在運用 ChatGPT 或 Claude 等 AI 時,是否曾因看著回答一個字一個字緩慢地出現在螢幕上而感到焦慮?那種感覺就像在跟一位極其謹慎但打字速度卻很慢的秘書交談。明明頭腦很聰明,但說話速度卻跟不上,確實令人心急。
然而,Google 最近帶來了一個能終結這種漫長等待的好消息。據悉,Google 的開放式 AI 模型「Gemma 4」透過一項名為 「多標記預測 (Multi-Token Prediction, MTP)」 的技術,將回答速度提升了整整 3 倍。Accelerating Gemma 4: faster inference with multi-token prediction drafters
這項技術究竟是什麼,能讓 AI 達到如此「光速」?您的聰明夥伴 MindTickleBytes 將為您深入淺出地進行解釋。
為什麼這很重要? (Why It Matters)
我們在使用 AI 時,最先感受到的技術瓶頸就是「速度」。當我們要求 AI 撰寫複雜的程式碼或總結長篇報告時,AI 需要思考很長時間才能生成句子。這個過程在專業術語中被稱為 「推理 (Inference)」。簡單來說,就是指 AI 根據以往學習的內容來生成問題答案的過程。Speed-up Gemma 4 with Multi-Token Prediction - ai.google.dev
速度的提升不僅對性急的我們是個好消息,更是 AI 進一步深入我們生活的契機。
-
成本大幅降低:AI 給出答案的時間越短,使用伺服器的成本就越低。這意味著我們未來能以更低廉、甚至免費的價格使用性能更強大的 AI 服務。[Google Gemma 4 MTP Drafters: 3x Faster AI Inference Speed AIToolly](https://aitoolly.com/ai-news/article/2026-05-06-google-boosts-gemma-4-performance-multi-token-prediction-drafters-deliver-3x-faster-inference) - 實現真正的即時對話:如果回答能即時產生,就能實現如同真人對話般的即時翻譯或語音助手服務。那種對答如流且毫無中斷的體驗,光是想像就覺得非常便利。
- 更快完成複雜任務:在 AI 需要內部多次思考與審核的高難度任務中,單次回答速度的提升能顯著縮短整體工作時間。Gemma 4 Speeds Up AI with Multi-Token Prediction Drafters
Google 特別指出,這次更新提升了在各種電腦硬體環境下的性能,為開發者在智慧型手機或筆記型電腦等更多樣化的設備上開發快速的 AI 應用程式開闢了道路。Google says multi-token prediction approach warming up Gemma 4 inference s
輕鬆理解原理 (The Explainer)
| AI 生成句子的方式原本是將名為 「標記 (Token)」 的單位一個接一個地連綴起來。這裡的「標記」是 AI 處理句子的最小單位,通常可以理解為單詞的碎片。[Gemma 4 Multi-Token Prediction (MTP) using Hugging Face Transformers | Google AI for Developers](https://ai.google.dev/gemma/docs/mtp/mtp) |
傳統 AI 在生成「今天天氣真……」這個句子時,會非常謹慎地逐一考慮下一個詞應該是「好啊」還是「陰沉」。這被稱為「自回歸 (Autoregressive)」方式,因為必須選定一個詞後才能思考下一個詞,速度自然快不起來。Speed-up Gemma 4 with Multi-Token Prediction - ai.google.dev
💡 我們試著這樣比喻(主廚與學徒的協作)
請想像一下。有一位技術精湛但動作稍慢的 「主廚(主模型)」,這位廚師非要完美處理好每一種食材才肯罷休。
這時,一位手腳極快的 「小學徒(草稿模型)」 加入了。雖然學徒的技術稍顯不足,但他非常擅長察言觀色,能精準預測接下來需要什麼食材。
- 預測(預先準備):在主廚吩咐之前,小學徒就先說:「接下來應該需要洋蔥、胡蘿蔔和鹽!」並一次將這三樣食材放在砧板上。這就是「預先預測多個標記」的階段。google/gemma-4-31B-it-assistant · Hugging Face
-
驗證(確認):主廚掃視了一眼砧板上的三樣食材,判斷道:「嗯,洋蔥和胡蘿蔔是對的,但需要的是糖而不是鹽。」這比一樣一樣拿取要快得多。(主模型的並行驗證)[Gemma 4 Multi-Token Prediction (MTP) using Hugging Face Transformers Google AI for Developers](https://ai.google.dev/gemma/docs/mtp/mtp) - 完成(速度革命):與其讓主廚每一樣都思考後再拿取,不如由學徒預先備好,主廚只需核准「沒錯,就用這個!」,這樣效率高出許多。
這正是 Google 引入的 「推測性解碼 (Speculative Decoding)」 架構的核心。Accelerating Gemma 4: faster inference with multi-token prediction drafters 這是一種聰明的方法:讓既小且快的模型預先「推測」並給出多個單詞,再由強大且聰明的模型一次性進行「驗證」,從而節省時間。
現狀 (Where We Stand)
| Google 已將這種「多標記預測 (MTP)」草稿器應用於整個 Gemma 4 家族,特別是體量龐大的 31B(擁有 310 億個參數的模型) 版本。通常模型體量越大速度越慢,但得益於這項技術,它現在能在發揮強大性能的同時兼顧速度。[Google Gemma 4 MTP Drafters: 3x Faster AI Inference Speed | AIToolly](https://aitoolly.com/ai-news/article/2026-05-06-google-boosts-gemma-4-performance-multi-token-prediction-drafters-deliver-3x-faster-inference) |
| 最令人驚訝的是,儘管提升了速度,「回答品質與邏輯思考能力卻完全沒有受損」。[Multi-token-prediction in Gemma 4 | daily.dev](https://app.daily.dev/posts/multi-token-prediction-in-gemma-4-p8wqk64sp) 通常提升速度往往會導致錯誤增加或智力下降,但 Google 透過學徒與主廚的分工體系完美解決了這個問題。[Google Releases MTP Drafters for Gemma 4, Boosting Inference Up to 3x | claypier](https://claypier.com/en/gemma-4-mtp-drafter-launch/) |
| 事實上,根據一個開發者社群的對比,競爭模型「Qwen」在執行某項任務時耗時 22 分鐘,而 Gemma 僅用 4 分鐘 就完成了。在速度方面展現了絕對的優勢。[Accelerating Gemma 4: faster inference with multi-token prediction drafters | Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=48024540) |
未來展望 (What’s Next)
這次更新顯示出 AI 正從單純的「聰明」進化到「實用」階段。如果我們使用的手機 App 或網頁服務搭載了像 Gemma 4 這樣的模型,我們將體驗到按下按鈕後答案即刻呈現的「零等待 (Zero Waiting)」時代。
專家預測,這種「多標記預測」技術未來將成為所有大型 AI 模型的標配。Google Accelerating Gemma 4 with Multi-Token Prediction … 更複雜的助理服務、更聰明的編碼工具正加速來到我們身邊。Gemma 4: Faster AI Inference Through Advanced Multi-Token …
AI 的觀點 (AI’s Take)
MindTickleBytes AI 記者的觀點: 「AI 輸出速度(介面)慢於思考速度(智慧)而令人感到焦慮的時代即將結束。Google 這次的發布是 AI 自然融入我們生活背景的關鍵一步。技術速度的提升,意味著使用者能節省更多時間,並獲得投入到更具創意工作中的『自由』。Gemma 4 的 3 倍速引擎將成為通往那種自由的強大推動力。」
參考資料
- Accelerating Gemma 4: faster inference with multi-token prediction drafters
-
[Accelerating Gemma 4: faster inference with multi-token prediction drafters Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=48024540) -
[Gemma 4 Multi-Token Prediction (MTP) using Hugging Face Transformers Google AI for Developers](https://ai.google.dev/gemma/docs/mtp/mtp) -
[Google Gemma 4 MTP Drafters: 3x Faster AI Inference Speed AIToolly](https://aitoolly.com/ai-news/article/2026-05-06-google-boosts-gemma-4-performance-multi-token-prediction-drafters-deliver-3x-faster-inference) -
[Multi-token-prediction in Gemma 4 daily.dev](https://app.daily.dev/posts/multi-token-prediction-in-gemma-4-p8wqk64sp) -
[Google Releases MTP Drafters for Gemma 4, Boosting Inference Up to 3x claypier](https://claypier.com/en/gemma-4-mtp-drafter-launch/) - google/gemma-4-31B-it-assistant · Hugging Face
- Speed-up Gemma 4 with Multi-Token Prediction - ai.google.dev
- Google Accelerating Gemma 4 with Multi-Token Prediction …
- Gemma 4 Speeds Up AI with Multi-Token Prediction Drafters
- Gemma 4: Faster AI Inference Through Advanced Multi-Token …
- Google says multi-token prediction approach warming up Gemma 4 inference s
FACT-CHECK SUMMARY
- Claims checked: 15
- Claims verified: 15
- Verdict: PASS
- 單標記處理
- 多標記預測 (MTP)
- 量子處理
- 將 AI 的腦容量擴大 3 倍。
- 由既小且快的模型預先預測答案,再由大型模型一次進行驗證。
- 將資料量減少至三分之一。
- 速度變快的同時,品質也會下降。
- 品質與邏輯推理能力保持不變。
- 品質比以往提升了 50%。