Речник на LLM: Основни понятия и дефиниции

Въведение

Светът на големите езикови модели се променя по-бързо от всяка друга област в технологиите. Всеки месец се появяват нови архитектури, нови инструменти, нови форми на разсъждение, нови системи за извличане на информация и нови стратегии за оптимизация – и всяка от тях въвежда още един слой терминология.

За маркетолозите, SEO специалистите и дигиталните стратези предизвикателството не е само в използването на LLM, а в разбирането на езика на технологията, която оформя самото откриване.

Този речник премахва излишната информация. Той дефинира ключовите концепции, които са важни през 2025 г., обяснява ги в практичен план и ги свързва с AIO, GEO и бъдещето на търсенето, задвижвано от изкуствен интелект. Това не е обикновен речник – това е карта на идеите, които оформят съвременните екосистеми на изкуствения интелект.

Използвайте го като основен справочник за всичко, свързано с LLM, вграждания, токени, обучение, извличане, разсъждения и оптимизация.

A–C: Основни понятия

Внимание

Механизмът в Transformer, който позволява на модела да се фокусира върху релевантните части на изречението, независимо от тяхното положение. Той позволява на LLM да разбират контекста, взаимоотношенията и значението в дълги последователности.

Защо е важно: Вниманието е гръбнакът на цялата съвременна LLM интелигентност. По-добро внимание → по-добро разсъждение → по-точни цитати.

AI оптимизация (AIO)

Практиката на структуриране на съдържанието ви, така че AI системите да могат точно да го разбират, извличат, verificat и цитират.

Защо е важно: AIO е новото SEO — основополагащо за видимостта в AI Overviews, ChatGPT Search и Perplexity.

Съгласуване

Процесът на обучение на модели да се държат в съответствие с човешките намерения, стандартите за безопасност и целите на платформата.

Включва:

• RLHF

• SFT

• конституционен AI

• моделиране на предпочитания

Защо е важно: Съгласуваните модели дават по-предвидими и полезни отговори и оценяват съдържанието ви по-точно.

Авторегресивен модел

Модел, който генерира резултат по един токен наведнъж, като всеки от тях е повлиян от предишните токени.

Защо е важно: Това обяснява защо яснотата и структурата подобряват качеството на генерирането – моделът изгражда смисъла последователно.

Обратно разпространение

Алгоритъмът за обучение, който коригира тежестта на модела чрез изчисляване на градиентите на грешката. Така LLM „учи“.

Пристрастие

Модели в изхода на модела, повлияни от изкривени или небалансирани данни за обучение.

Защо е важно: Пристрастието може да повлияе на начина, по който вашата марка или тема се представя или пропуска в отговорите, генерирани от ИИ.

Верига от мисли (CoT)

Техника на разсъждение, при която моделът разбива проблемите стъпка по стъпка, вместо да преминава директно към окончателния отговор.

Защо е важно: По-умните модели (GPT-5, Claude 3.5, Gemini 2.0) използват вътрешни вериги на мислене, за да произвеждат по-задълбочено разсъждение.

Цитирания (в AI Search)

Източниците, които AI системите включват под генерираните отговори. Еквивалентни на „позиция нула“ за генеративно търсене.

Защо е важно: Да бъдеш цитиран е новата мярка за видимост.

Контекстно прозорец

Количеството текст, което LLM може да обработи в едно взаимодействие.

Във вариации от:

• 32k (по-стари модели)

• 200k–2M (съвременни модели)

• 10M+ токена в авангардни архитектури

Защо е важно: Големите прозорци позволяват на моделите да анализират цели уебсайтове или документи наведнъж — което е от решаващо значение за AIO.

D–H: Механизми и модели

Декодер-само трансформатор

Архитектурата зад GPT моделите. Специализирана е в генериране и разсъждение.

Вграждане

Математическо представяне на значението. Думите, изреченията, документите и дори марките се превръщат във вектори.

Защо е важно: Вграждането определя как AI разбира вашето съдържание – и дали вашата марка се появява в генерираните отговори.

Вграждащо пространство / Векторно пространство

Многоизмерната „карта“, в която се намират вгражданията. Подобни концепции се групират заедно.

Защо е важно: Това е истинската система за класиране за LLM.

Единица

Стабилна, разпознаваема от машината концепция, като например:

• Ranktracker

• Търсачка на ключови думи

• SEO платформа

• ChatGPT

• Google Търсене

Защо е важно: LLM се опират на взаимоотношенията между ентитетите много повече, отколкото на съвпадението на ключови думи.

Few-Shot / Zero-Shot Learning

Способността на модел да изпълнява задачи с минимален брой примери (малко примери) или без примери (никакви примери).

Фина настройка

Допълнително обучение, приложено към базов модел, за да го специализира за конкретна област или поведение.

Оптимизация на генеративния двигател (GEO)

Оптимизация, специфична за отговори, генерирани от изкуствен интелект. Фокусира се върху това да се превърне в надежден източник за цитиране за LLM-базирани системи за търсене.

GPU / TPU

Специализирани процесори, използвани за обучение на LLM в мащаб.

Халюцинация

Когато LLM генерира невярна, неподкрепена или измислена информация.

Защо е важно: Халюцинациите намаляват, когато моделите получават по-добри данни за обучение, по-добри вграждания и по-силно извличане.

I–L: Обучение, интерпретация и език

Извод

Процесът на генериране на резултати от LLM след приключване на обучението.

Настройка на инструкциите

Обучение на модел да следва надеждно инструкциите на потребителя.

Това прави LLM „полезни“.

Прекъсване на знанията

Датата, след която моделът няма данни за обучение. Системите с разширено извличане частично заобикалят това ограничение.

Граф на знанията

Структурирано представяне на обекти и техните взаимоотношения. Google Search и съвременните LLM използват тези графики, за да обосноват разбирането.

Голям езиков модел (LLM)

Невронна мрежа на базата на Transformer, обучена на големи масиви от данни, за да разсъждава, генерира и разбира езика.

LoRA (адаптация с нисък ранг)

Метод за ефективно фино настройване на моделите без промяна на всеки параметър.

M–Q: Поведение на моделите и системи

Смесица от експерти (MoE)

Архитектура, в която множество „експертни“ невронни подмодели обработват различни задачи, а маршрутизираща мрежа избира кой експерт да активира.

Защо е важно: Моделите MoE (GPT-5, Gemini Ultra) са много по-ефективни и способни в мащаб.

Съгласуване на модели

Вижте „Съгласуване“ — фокусира се върху безопасността и съвпадението на намеренията.

Тежести на модела

Числените параметри, научени по време на обучението. Те определят поведението на модела.

Мултимодален модел

Модел, който приема няколко типа входни данни:

• текст

• изображения

• аудио

• видео

• PDF

• код

Защо е важно: Мултимодалните LLM (GPT-5, Gemini, Claude 3.5) могат да интерпретират цялостно уеб страници.

Разбиране на естествен език (NLU)

Способността на модела да интерпретира значение, контекст и намерение.

Невронна мрежа

Многослойна система от взаимосвързани възли (неврони), използвана за изучаване на модели.

Онтология

Структурирано представяне на концепции и категории в дадена област.

Брой параметри

Броят на научените тегла в даден модел.

Защо е важно: Повече параметри → по-голяма представителна способност, но не винаги по-добра производителност.

Позиционно кодиране

Информация, добавена към маркерите, за да може моделът да разпознава реда на думите в изречението.

Програмиране на подсказки

Създаване на входни данни, за да се получат желаните резултати от LLM.

R–T: Динамика на извличане, разсъждение и обучение

RAG (генериране, подсилено с извличане)

Система, в която LLM извлича външни документи, преди да генерира отговор.

Защо е важно: RAG драстично намалява халюцинациите и усилва AI търсенето (ChatGPT Search, Perplexity, Gemini).

Двигател за разсъждение

Вътрешният механизъм, който позволява на LLM да извършва многоетапен анализ.

LLM от следващо поколение (GPT-5, Claude 3.5) включват:

• верига от мисли

• използване на инструменти

• планиране

• самоанализ

Усилващо обучение от човешка обратна връзка (RLHF)

Процес на обучение, при който хората оценяват резултатите от модела, помагайки за насочването на поведението.

Прекласифициране

Процес на извличане, който преподрежда документите според качеството и релевантността им.

AI системите за търсене използват прекласифициране, за да подбират източници за цитиране.

Семантично търсене

Търсене, базирано на вградени елементи, а не на ключови думи.

Самостоятелно внимание

Механизъм, позволяващ на модела да претегля важността на различните думи в едно изречение една спрямо друга.

Softmax

Математическа функция, използвана за превръщане на логитите в вероятности.

Наблюдавано фино настройване (SFT)

Ръчно обучение на модела въз основа на подбрани примери за добро поведение.

Токен

Най-малката единица текст, която LLM обработва. Може да бъде:

• цяла дума

• поддума

• препинателни знаци

• символ

Токенизация

Процесът на разделяне на текста на токени.

Трансформатор

Невронната архитектура, която стои зад съвременните LLM.

U–Z: Разширени концепции и нововъзникващи тенденции

Векторна база данни

База данни, оптимизирана за съхранение и извличане на вградени елементи. Използва се широко в RAG системи.

Векторна прилика

Мярка за това колко близки са две вграждания във векторното пространство.

Защо е важно: Изборът на цитати и семантичното съвпадение зависят от сходството.

Свързване на тегла

Техника, използвана за намаляване на броя на параметрите чрез споделяне на тегла между слоевете.

Обобщение без обучение

Способността на модела да изпълнява правилно задачи, за които никога не е бил специално обучен.

Извличане без обучение

Когато AI система извлича правилни документи без предварителни примери.

Защо този речник е важен за AIO, SEO и AI Discovery

Преходът от търсачки → AI двигатели означава:

• откритието вече е семантично

• класиране → цитиране

• ключови думи → обекти

• фактори на страницата → векторни фактори

• SEO → AIO/GEO

Разбиране на тези термини:

• подобрява стратегията за AIO

• укрепва оптимизацията на обектите

• изяснява как AI моделите интерпретират вашата марка

• помага за диагностициране на AI халюцинации

• създава по-добри клъстери от съдържание

• ръководи използването на инструмента Ranktracker

• гарантира бъдещето на вашия маркетинг

Защото колкото по-добре разбирате езика на LLM, толкова по-добре разбирате как да получите видимост в тях.

Този речник е вашата отправна точка – речникът на новата AI-базирана екосистема за откриване.