Slovník LLM: Klíčové pojmy a definice

Úvod

Svět velkých jazykových modelů se mění rychleji než jakákoli jiná oblast technologie. Každý měsíc se objevují nové architektury, nové nástroje, nové formy uvažování, nové vyhledávací systémy a nové optimalizační strategie – a každá z nich přináší další vrstvu terminologie.

Pro marketéry, SEO specialisty a digitální stratégy není výzvou pouze používání LLM, ale také porozumění jazyku technologie, která formuje samotné objevování.

Tento slovníček vám pomůže se v tom zorientovat. Definuje klíčové pojmy, které budou důležité v roce 2025, vysvětluje je v praktických termínech a propojuje je s AIO, GEO a budoucností vyhledávání založeného na umělé inteligenci. Nejedná se o jednoduchý slovník – je to mapa myšlenek, které formují moderní ekosystémy umělé inteligence.

Použijte jej jako základní referenci pro vše, co souvisí s LLM, vkládáním, tokeny, tréninkem, vyhledáváním, uvažováním a optimalizací.

A–C: Základní pojmy

Pozornost

Mechanismus uvnitř transformátoru, který umožňuje modelu soustředit se na relevantní části věty, bez ohledu na jejich pozici. Umožňuje LLM porozumět kontextu, vztahům a významu v dlouhých sekvencích.

Proč je to důležité: Pozornost je základem veškeré moderní inteligence LLM. Lepší pozornost → lepší uvažování → přesnější citace.

Optimalizace AI (AIO)

Praxe strukturování obsahu tak, aby jej systémy AI mohly přesně porozumět, vyhledat, ověřit a citovat.

Proč je to důležité: AIO je nové SEO – základ pro viditelnost v přehledech AI, vyhledávání ChatGPT a Perplexity.

Sladění

Proces trénování modelů, aby se chovaly v souladu s lidskými záměry, bezpečnostními standardy a cíli platformy.

Zahrnuje:

• RLHF

• SFT

• ústavní AI

• modelování preferencí

Proč je to důležité: Sladěné modely poskytují předvídatelnější a užitečnější odpovědi – a přesněji vyhodnocují váš obsah.

Autoregresivní model

Model, který generuje výstup po jednom tokenu, přičemž každý token je ovlivněn předchozími tokeny.

Proč je to důležité: To vysvětluje, proč jasnost a struktura zlepšují kvalitu generování – model buduje význam postupně.

Zpětné šíření

Trénovací algoritmus, který upravuje váhy modelu výpočtem gradientů chyb. Takto se LLM „učí“.

Zkreslení

Vzory ve výstupu modelu ovlivněné zkreslenými nebo nevyváženými trénovacími daty.

Proč je to důležité: Zaujatost může ovlivnit, jak je vaše značka nebo téma zastoupeno nebo vynecháno v odpovědích generovaných umělou inteligencí.

Řetězec myšlenek (CoT)

Technika uvažování, při které model rozkládá problémy krok za krokem, místo aby přeskakoval k finální odpovědi.

Proč je to důležité: Chytřejší modely (GPT-5, Claude 3.5, Gemini 2.0) používají interní řetězce myšlenek k hlubšímu uvažování.

Citace (v AI Search)

Zdroje, které systémy AI uvádějí pod generovanými odpověďmi. Odpovídá „pozici nula“ pro generativní vyhledávání.

Proč je to důležité: Citace jsou novým měřítkem viditelnosti.

Kontextové okno

Množství textu, které LLM dokáže zpracovat v jedné interakci.

Rozsah:

• 32k (starší modely)

• 200k–2M (moderní modely)

• 10 mil.+ tokenů v průkopnických architekturách

Proč je to důležité: Velká okna umožňují modelům analyzovat celé webové stránky nebo dokumenty najednou, což je pro AIO zásadní.

D–H: Mechanismy a modely

Transformátor pouze s dekodérem

Architektura modelů GPT. Specializuje se na generování a uvažování.

Vložení

Matematické vyjádření významu. Slova, věty, dokumenty a dokonce i značky se mění na vektory.

Proč je to důležité: Vložení určuje, jak AI rozumí vašemu obsahu – a zda se vaše značka objeví v generovaných odpovědích.

Vkládací prostor / vektorový prostor

Vícerozměrná „mapa“, kde se nacházejí vkládání. Podobné pojmy se seskupují dohromady.

Proč je to důležité: Jedná se o skutečný systém hodnocení pro LLM.

Entita

Stabilní, strojem rozpoznatelný pojem, například:

• Ranktracker

• Vyhledávač klíčových slov

• SEO platforma

• ChatGPT

• Vyhledávání Google

Proč je to důležité: LLM se opírají o vztahy mezi entitami mnohem více než o shodu klíčových slov.

Few-Shot / Zero-Shot Learning

Schopnost modelu provádět úkoly s minimálním počtem příkladů (few-shot) nebo bez příkladů (zero-shot).

Dolaďování

Dodatečné školení aplikované na základní model za účelem jeho specializace pro konkrétní doménu nebo chování.

Generativní optimalizace vyhledávače (GEO)

Optimalizace specificky pro odpovědi generované umělou inteligencí. Zaměřuje se na to, aby se stal důvěryhodným zdrojem pro vyhledávací systémy založené na LLM.

GPU / TPU

Specializované procesory používané k trénování LLM ve velkém měřítku.

Halucinace

Když LLM generuje nesprávné, nepodložené nebo smyšlené informace.

Proč je to důležité: Halucinace se snižují, jakmile modely získají lepší trénovací data, lepší vkládání a silnější vyhledávání.

I–L: Trénink, interpretace a jazyk

Inference

Proces generování výstupu z LLM po dokončení tréninku.

Ladění instrukcí

Trénování modelu, aby spolehlivě následoval pokyny uživatele.

Díky tomu se LLM jeví jako „užitečné“.

Omezení znalostí

Datum, po kterém model nemá žádná trénovací data. Systémy s rozšířeným vyhledáváním částečně obcházejí toto omezení.

Znalostní graf

Strukturované znázornění entit a jejich vztahů. Vyhledávač Google a moderní LLM používají tyto grafy k podložení porozumění.

Velký jazykový model (LLM)

Neuronová síť založená na transformátoru, trénovaná na velkých datových souborech, aby dokázala uvažovat, generovat a rozumět jazyku.

LoRA (Low-Rank Adaptation)

Metoda pro efektivní doladění modelů bez nutnosti úpravy každého parametru.

M–Q: Chování modelů a systémy

Mixture-of-Experts (MoE)

Architektura, ve které více „odborných“ neuronových podmodelů zpracovává různé úkoly, přičemž směrovací síť vybírá, který odborník se aktivuje.

Proč je to důležité: Modely MoE (GPT-5, Gemini Ultra) jsou mnohem efektivnější a schopnější v měřítku.

Sladění modelů

Viz „Sladění“ – zaměřuje se na bezpečnost a shodu záměrů.

Váhy modelu

Číselné parametry naučené během tréninku. Ty definují chování modelu.

Multimodální model

Model, který přijímá více typů vstupů:

• text

• obrázky

• audio

• video

• PDF

• kód

Proč je to důležité: Multimodální LLM (GPT-5, Gemini, Claude 3.5) dokážou interpretovat celé webové stránky holisticky.

Porozumění přirozenému jazyku (NLU)

Schopnost modelu interpretovat význam, kontext a záměr.

Neuronová síť

Vrstvený systém propojených uzlů (neuronů) používaný k učení se vzorům.

Ontologie

Strukturované znázornění pojmů a kategorií v rámci určité domény.

Počet parametrů

Počet naučených vah v modelu.

Proč je to důležité: Více parametrů → větší reprezentační kapacita, ale ne vždy lepší výkon.

Pozicionální kódování

Informace přidané k tokenům, aby model znal pořadí slov ve větě.

Prompt Engineering

Vytváření vstupů pro získání požadovaných výstupů z LLM.

R–T: Dynamika vyhledávání, uvažování a trénování

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Systém, ve kterém LLM vyhledává externí dokumenty před generováním odpovědi.

Proč je to důležité: RAG výrazně snižuje halucinace a posiluje vyhledávání AI (ChatGPT Search, Perplexity, Gemini).

Reasoning Engine

Interní mechanismus, který umožňuje LLM provádět vícestupňovou analýzu.

LLM nové generace (GPT-5, Claude 3.5) zahrnují:

• řetězec myšlenek

• použití nástrojů

• plánování

• sebereflexe

Posilující učení z lidské zpětné vazby (RLHF)

Tréninkový proces, při kterém lidé hodnotí výstupy modelu a pomáhají tak řídit jeho chování.

Přeřazování

Proces vyhledávání, který přeskupuje dokumenty podle kvality a relevance.

Systémy umělé inteligence pro vyhledávání používají re-ranking k výběru zdrojů citací.

Sémantické vyhledávání

Vyhledávání založené na vkládání namísto klíčových slov.

Sebe-pozornost

Mechanismus, který umožňuje modelu zvážit význam různých slov ve větě ve vzájemném vztahu.

Softmax

Matematická funkce používaná k převodu logitů na pravděpodobnosti.

Supervised Fine-Tuning (SFT)

Ruční trénování modelu na kurátorských příkladech správného chování.

Token

Nejmenší jednotka textu, kterou LLM zpracovává. Může být:

• celé slovo

• část slova

• interpunkce

• symbol

Tokenizace

Proces rozdělení textu na tokeny.

Transformer

Neuronová architektura moderních LLM.

U–Z: Pokročilé koncepty a nové trendy

Vektorová databáze

Databáze optimalizovaná pro ukládání a načítání vnoření. Hojně využívaná v systémech RAG.

Vektorová podobnost

Míra blízkosti dvou vektorových vektorů ve vektorovém prostoru.

Proč je to důležité: Výběr citací a sémantické porovnávání závisí na podobnosti.

Vážení

Technika používaná ke snížení počtu parametrů sdílením vah mezi vrstvami.

Generalizace zero-shot

Schopnost modelu správně provádět úkoly, pro které nebyl specificky trénován.

Zero-Shot Retrieval

Když systém AI vyhledá správné dokumenty bez předchozích příkladů.

Proč je tento slovníček důležitý pro AIO, SEO a AI Discovery

Přechod od vyhledávačů → AI enginů znamená:

• objev je nyní sémantický

• hodnocení → citace

• klíčová slova → entity

• faktory stránky → vektorové faktory

• SEO → AIO/GEO

Porozumění těmto pojmům:

• zlepšuje strategii AIO

• posiluje optimalizaci entit

• objasňuje, jak modely AI interpretují vaši značku

• pomáhá diagnostikovat halucinace AI

• vytváří lepší obsahové klastry

• vede vás při používání nástroje Ranktracker

• zajišťuje budoucnost vašeho marketingu

Čím lépe rozumíte jazyku LLM, tím lépe rozumíte tomu, jak v nich získat přehled.

Tento slovník je vaším referenčním bodem – slovníkem nového ekosystému objevování založeného na AI.