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大型語言模型如何逐次生成 token
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AI 綜述
2026年10月18日，DEV Community 發文説明大型語言模型生成文字的流程：LLM 先將文字切成 token，再經 Transformer 層處理，逐次預測下一個 token。推理分為 prefill 和 decode。KV cache 可避免重算舊 token，但會隨上下文增長；報道舉例，Llama 3.1 70B 在 128K 上下文、半精度下，單次請求的 cache 約為 43 GB。報道亦指出，模型不會跨請求記住對話，每次都要重新接收完整對話。
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最新進展10月18日 13:51
最新報道指出，Llama 3.1 70B 在指定條件下，單次請求的 cache 約為 43 GB。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月18日
- DEV CommunityLLM 如何實際生成一個詞
LLM 將文字切成 token，經 Transformer 層處理後逐次預測下一個 token。推理分為 prefill 和 decode；KV cache 避免重算舊 token，但會隨上下文增長，Llama 3.1 70B 在 128K 上下文、半精度下，單次請求的 cache 約 43 GB。模型不會跨請求記住對話，每次都要重新接收完整對話。
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