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后缀解码：一种无模型方法来加速大型语言模型推理
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于压缩后缀树的语言模型，具有紧凑的表示形式和高效查询能力。该模型在构建时间和内存使用上有所增加，但通过优化可实现高达2500倍的查询提速，并在大规模语料库中与KenLM算法相比更具竞争力。
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关键要点
- 本文介绍了一种基于压缩后缀树的语言模型。
- 该模型具有高度紧凑的表现形式，内存占用低。
- 支持计算语言模型概率所需的查询。
- 构建时间和内存使用仅会适度增加。
- 通过优化可实现高达2500倍的查询提速。
- 在大规模语料库和高马尔可夫阶数的应用场景下，该模型与KenLM算法相比具有竞争力。
- 所需内存通常低几个数量级，查询运行时间相当或略快。
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