Sequoia kann die Effizienz von Inferenzprozessen weiter steigern, indem es eine skalierbare, robuste und hardwarebewusste spekulative Dekodierungsmethode verwendet. Durch die Einführung eines dynamischen Programmieralgorithmus zur optimalen Baumstrukturfindung, einer verbesserten Sampling- und Verifizierungsmethode sowie eines hardwarebewussten Baumoptimierers kann Sequoia die Geschwindigkeit der autoregressiven Sprachmodell-Inferenz erheblich steigern. Dies führt zu einer erhöhten Anzahl von generierten Tokens pro Dekodierungsschritt und somit zu schnelleren Inferenzzeiten.