arXiv:2611.04107v1 Announce Type: new Abstract: Large language models (LLMs) often generate responses longer than necessary, increasing inference latency and computational cost. While prompting can encourage conciseness, controlling output length without compromising response completeness remains challenging. Aggressive early stopping can reduce generation costs but risks terminating responses prematurely. We introduce MinimalLM, a training-free framework for reliable verbosity control that combines uncertainty-aware, length-dependent stop-token adjustment with structural completeness guardrai
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月5日 · 原文日期：2026年11月4日
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人工核验：尚无核验记录
