为什么让 LLM 回「是/否」更快：输出 token 越少越快
tinyfool · x · 2026-09-21
tinyfool 解释 LLM 的速度机制：模型是一个 token 一个 token 逐步输出的，输出越长越慢。像 Jev 这类只需「吐一个字」的用法之所以快，是因为它把输出压缩到极少的 token——前置的推理流程省不掉，但回答本身几乎没有生成成本。同理，问 LLM 一个复杂问题它会很慢（要准备详尽长答案），而要求它只答「是/否」就快得多。这条是对「Jev 为什么快」段子（选择题实在不会就选 C）的技术注解。
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