本研究提出FR-Spec框架，解决了大词汇量语言模型的低效率问题，通过压缩词汇空间和优化候选选择，减少了75%的计算开销，并在多个数据集上实现了1.12倍的加速。

FR-Spec: 通过频率排名的推测采样加速大词汇量语言模型
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