Το γλωσσάριο LLM: Έννοιες και ορισμοί

Εισαγωγή

Ο κόσμος των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLM) αλλάζει ταχύτερα από οποιονδήποτε άλλο τομέα της τεχνολογίας. Κάθε μήνα εμφανίζονται νέες αρχιτεκτονικές, νέα εργαλεία, νέες μορφές συλλογιστικής, νέα συστήματα ανάκτησης και νέες στρατηγικές βελτιστοποίησης — και κάθε μία από αυτές εισάγει ένα ακόμη επίπεδο ορολογίας.

Για τους επαγγελματίες του μάρκετινγκ, τους SEO και τους ψηφιακούς στρατηγικούς, η πρόκληση δεν είναι μόνο η χρήση των LLM — είναι η κατανόηση της γλώσσας της τεχνολογίας που διαμορφώνει την ίδια την ανακάλυψη.

Αυτό το γλωσσάριο ξεκαθαρίζει τα πράγματα. Ορίζει τις βασικές έννοιες που θα έχουν σημασία το 2025, τις εξηγεί με πρακτικούς όρους και τις συνδέει με το AIO, το GEO και το μέλλον της αναζήτησης με βάση την τεχνητή νοημοσύνη. Δεν πρόκειται για ένα απλό λεξικό, αλλά για έναν χάρτη των ιδεών που διαμορφώνουν τα σύγχρονα οικοσυστήματα τεχνητής νοημοσύνης.

Χρησιμοποιήστε το ως βασική αναφορά για όλα όσα σχετίζονται με τα LLM, τα embeddings, τα tokens, την εκπαίδευση, την ανάκτηση, τη συλλογιστική και την βελτιστοποίηση.

A–C: Βασικές έννοιες

Προσοχή

Ο μηχανισμός μέσα σε ένα Transformer που επιτρέπει στο μοντέλο να επικεντρώνεται σε σχετικά μέρη μιας πρότασης, ανεξάρτητα από τη θέση τους. Επιτρέπει στα LLM να κατανοούν το πλαίσιο, τις σχέσεις και το νόημα σε μεγάλες ακολουθίες.

Γιατί είναι σημαντικό: Η προσοχή είναι η ραχοκοκαλιά όλων των σύγχρονων LLM. Καλύτερη προσοχή → καλύτερη συλλογιστική → πιο ακριβείς αναφορές.

Βελτιστοποίηση τεχνητής νοημοσύνης (AIO)

Η πρακτική της δομής του περιεχομένου σας, ώστε τα συστήματα AI να μπορούν να το κατανοήσουν, να το ανακτήσουν, να το επαληθεύσουν και να το αναφέρουν με ακρίβεια.

Γιατί είναι σημαντικό: Η AIO είναι το νέο SEO — θεμελιώδης για την ορατότητα σε AI Overviews, ChatGPT Search και Perplexity.

Ευθυγράμμιση

Η διαδικασία εκπαίδευσης μοντέλων ώστε να συμπεριφέρονται με συνέπεια σύμφωνα με την ανθρώπινη πρόθεση, τα πρότυπα ασφάλειας και τους στόχους της πλατφόρμας.

Περιλαμβάνει:

• RLHF

• SFT

• συνταγματική τεχνητή νοημοσύνη

• μοντελοποίηση προτιμήσεων

Γιατί είναι σημαντικό: Τα ευθυγραμμισμένα μοντέλα παρέχουν πιο προβλέψιμες και χρήσιμες απαντήσεις — και αξιολογούν το περιεχόμενό σας με μεγαλύτερη ακρίβεια.

Αυτοπαλινδρομικό μοντέλο

Ένα μοντέλο που παράγει ένα token κάθε φορά, το καθένα από τα οποία επηρεάζεται από τα προηγούμενα tokens.

Γιατί είναι σημαντικό: Αυτό εξηγεί γιατί η σαφήνεια και η δομή βελτιώνουν την ποιότητα της παραγωγής — το μοντέλο δημιουργεί νόημα με τη σειρά.

Αντίστροφη διάδοση

Ο αλγόριθμος εκπαίδευσης που προσαρμόζει τα βάρη του μοντέλου υπολογίζοντας τις κλίσεις σφάλματος. Έτσι «μαθαίνει» ένα LLM.

Μεροληψία

Μοτίβα στην έξοδο του μοντέλου που επηρεάζονται από στρεβλά ή μη ισορροπημένα δεδομένα εκπαίδευσης.

Γιατί είναι σημαντικό: Η μεροληψία μπορεί να επηρεάσει τον τρόπο με τον οποίο η μάρκα ή το θέμα σας εκπροσωπείται ή παραλείπεται στις απαντήσεις που παράγονται από την τεχνητή νοημοσύνη.

Αλυσίδα σκέψης (CoT)

Μια τεχνική συλλογιστικής όπου το μοντέλο αναλύει τα προβλήματα βήμα προς βήμα αντί να πηδάει στην τελική απάντηση.

Γιατί είναι σημαντικό: Τα πιο έξυπνα μοντέλα (GPT-5, Claude 3.5, Gemini 2.0) χρησιμοποιούν εσωτερικές αλυσίδες σκέψης για να παράγουν βαθύτερη συλλογιστική.

Παραπομπές (στην αναζήτηση AI)

Οι πηγές που τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν κάτω από τις απαντήσεις που παράγουν. Ισοδύναμο με την «θέση μηδέν» για τη γενετική αναζήτηση.

Γιατί είναι σημαντικό: Η αναφορά είναι ο νέος δείκτης ορατότητας.

Παράθυρο περιβάλλοντος

Η ποσότητα κειμένου που μπορεί να επεξεργαστεί ένα LLM σε μία αλληλεπίδραση.

Κυμαίνεται από:

• 32k (παλαιότερα μοντέλα)

• 200k–2M (σύγχρονα μοντέλα)

• 10 εκατομμύρια+ tokens σε πρωτοποριακές αρχιτεκτονικές

Γιατί είναι σημαντικό: Τα μεγάλα παράθυρα επιτρέπουν στα μοντέλα να αναλύουν ολόκληρους ιστότοπους ή έγγραφα ταυτόχρονα — κάτι που είναι ζωτικής σημασίας για το AIO.

D–H: Μηχανισμοί και μοντέλα

Μετατροπέας μόνο αποκωδικοποιητή

Η αρχιτεκτονική πίσω από τα μοντέλα GPT. Ειδικεύεται στη δημιουργία και τη συλλογιστική.

Ενσωμάτωση

Μια μαθηματική αναπαράσταση της έννοιας. Λέξεις, προτάσεις, έγγραφα και ακόμη και εμπορικά σήματα μετατρέπονται σε διανύσματα.

Γιατί είναι σημαντικό: Οι ενσωματώσεις καθορίζουν τον τρόπο με τον οποίο η τεχνητή νοημοσύνη κατανοεί το περιεχόμενό σας και αν η επωνυμία σας εμφανίζεται στις απαντήσεις που δημιουργούνται.

Χώρος ενσωμάτωσης / Χώρος διανυσμάτων

Ο πολυδιάστατος «χάρτης» όπου βρίσκονται οι ενσωματώσεις. Παρόμοιες έννοιες ομαδοποιούνται.

Γιατί είναι σημαντικό: Αυτό είναι το πραγματικό σύστημα κατάταξης για τα LLM.

Οντότητα

Μια σταθερή, αναγνωρίσιμη από μηχανές έννοια, όπως:

• Ranktracker

• Εύρεση λέξεων-κλειδιών

• Πλατφόρμα SEO

• ChatGPT

• Αναζήτηση Google

Γιατί είναι σημαντικό: Τα LLM βασίζονται στις σχέσεις οντοτήτων πολύ περισσότερο από την αντιστοίχιση λέξεων-κλειδιών.

Μάθηση με λίγες προσπάθειες / χωρίς προσπάθειες

Η ικανότητα ενός μοντέλου να εκτελεί εργασίες με ελάχιστα παραδείγματα (few-shot) ή χωρίς παραδείγματα (zero-shot).

Λεπτομερής ρύθμιση

Πρόσθετη εκπαίδευση που εφαρμόζεται σε ένα βασικό μοντέλο για να το εξειδικεύσει σε έναν συγκεκριμένο τομέα ή συμπεριφορά.

Βελτιστοποίηση γενετικής μηχανής (GEO)

Βελτιστοποίηση ειδικά για απαντήσεις που παράγονται από τεχνητή νοημοσύνη. Εστιάζει στο να γίνει μια αξιόπιστη πηγή αναφοράς για συστήματα αναζήτησης που βασίζονται σε LLM.

GPU / TPU

Εξειδικευμένοι επεξεργαστές που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση LLM σε μεγάλη κλίμακα.

Ψευδαίσθηση

Όταν ένα LLM παράγει λανθασμένες, μη υποστηριζόμενες ή πλαστές πληροφορίες.

Γιατί είναι σημαντικό: Οι ψευδαισθήσεις μειώνονται καθώς τα μοντέλα αποκτούν καλύτερα δεδομένα εκπαίδευσης, καλύτερες ενσωματώσεις και ισχυρότερη ανάκτηση.

I–L: Εκπαίδευση, ερμηνεία και γλώσσα

Συμπέρασμα

Η διαδικασία δημιουργίας εξόδου από ένα LLM μετά την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης.

Ρύθμιση οδηγιών

Εκπαίδευση ενός μοντέλου ώστε να ακολουθεί αξιόπιστα τις οδηγίες του χρήστη.

Αυτό κάνει τα LLM να φαίνονται «χρήσιμα».

Διακοπή γνώσης

Η ημερομηνία μετά την οποία το μοντέλο δεν διαθέτει δεδομένα εκπαίδευσης. Τα συστήματα με ενισχυμένη ανάκτηση παρακάμπτουν εν μέρει αυτόν τον περιορισμό.

Γράφημα γνώσης

Μια δομημένη αναπαράσταση οντοτήτων και των σχέσεών τους. Η Αναζήτηση Google και τα σύγχρονα LLM χρησιμοποιούν αυτούς τους γραφήματα για να βασίσουν την κατανόηση.

Μεγάλο γλωσσικό μοντέλο (LLM)

Ένα νευρωνικό δίκτυο βασισμένο σε μετασχηματιστή που έχει εκπαιδευτεί σε μεγάλα σύνολα δεδομένων για να συλλογίζεται, να παράγει και να κατανοεί τη γλώσσα.

LoRA (Προσαρμογή χαμηλής κατάταξης)

Μια μέθοδος για την αποτελεσματική ρύθμιση των μοντέλων χωρίς να τροποποιούνται όλες οι παράμετροι.

M–Q: Συμπεριφορές μοντέλων και συστήματα

Μίγμα εμπειρογνωμόνων (MoE)

Μια αρχιτεκτονική όπου πολλαπλά υπομοντέλα νευρωνικών δικτύων «ειδικών» χειρίζονται διαφορετικές εργασίες, με ένα δίκτυο δρομολόγησης να επιλέγει ποιος ειδικός θα ενεργοποιηθεί.

Γιατί είναι σημαντικό: Τα μοντέλα MoE (GPT-5, Gemini Ultra) είναι πολύ πιο αποτελεσματικά και ικανά σε μεγάλη κλίμακα.

Ευθυγράμμιση μοντέλων

Δείτε «Ευθυγράμμιση» — εστιάζει στην ασφάλεια και την αντιστοίχιση προθέσεων.

Βαρύτητες μοντέλου

Οι αριθμητικές παράμετροι που μαθαίνονται κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης. Αυτές καθορίζουν τη συμπεριφορά του μοντέλου.

Πολυτροπικό μοντέλο

Ένα μοντέλο που δέχεται πολλαπλούς τύπους εισόδου:

• κείμενο

• εικόνες

• ήχος

• βίντεο

• PDF

• κώδικας

Γιατί είναι σημαντικό: Τα πολυτροπικά LLM (GPT-5, Gemini, Claude 3.5) μπορούν να ερμηνεύουν ολιστικά ολόκληρες ιστοσελίδες.

Κατανόηση φυσικής γλώσσας (NLU)

Η ικανότητα του μοντέλου να ερμηνεύει το νόημα, το πλαίσιο και την πρόθεση.

Νευρωνικό δίκτυο

Ένα πολυεπίπεδο σύστημα αλληλοσυνδεόμενων κόμβων (νευρώνων) που χρησιμοποιείται για την εκμάθηση προτύπων.

Οντολογία

Μια δομημένη αναπαράσταση εννοιών και κατηγοριών εντός ενός τομέα.

Αριθμός παραμέτρων

Ο αριθμός των βαρών που έχουν μάθει σε ένα μοντέλο.

Γιατί είναι σημαντικό: Περισσότερες παράμετροι → μεγαλύτερη αναπαραστατική ικανότητα, αλλά όχι πάντα καλύτερη απόδοση.

Κωδικοποίηση θέσης

Πληροφορίες που προστίθενται στα tokens, ώστε το μοντέλο να γνωρίζει τη σειρά των λέξεων σε μια πρόταση.

Σχεδιασμός προτροπών

Δημιουργία εισόδων για την εξαγωγή των επιθυμητών αποτελεσμάτων από ένα LLM.

R–T: Δυναμική ανάκτησης, συλλογισμού και εκπαίδευσης

RAG (Ανάκτηση-Ενισχυμένη Παραγωγή)

Ένα σύστημα στο οποίο ένα LLM ανακτά εξωτερικά έγγραφα πριν δημιουργήσει μια απάντηση.

Γιατί είναι σημαντικό: Το RAG μειώνει δραματικά τις ψευδαισθήσεις και ενισχύει την αναζήτηση AI (ChatGPT Search, Perplexity, Gemini).

Μηχανισμός συλλογιστικής

Ο εσωτερικός μηχανισμός που επιτρέπει σε ένα LLM να εκτελεί ανάλυση πολλαπλών βημάτων.

Τα LLM επόμενης γενιάς (GPT-5, Claude 3.5) περιλαμβάνουν:

• αλυσίδα σκέψεων

• χρήση εργαλείων

• σχεδιασμός

• αυτοανασκόπηση

Ενισχυτική μάθηση από ανθρώπινη ανατροφοδότηση (RLHF)

Μια διαδικασία εκπαίδευσης όπου οι άνθρωποι αξιολογούν τα αποτελέσματα του μοντέλου, βοηθώντας στην καθοδήγηση της συμπεριφοράς.

Επανακατάταξη

Μια διαδικασία ανάκτησης που αναδιατάσσει τα έγγραφα με βάση την ποιότητα και τη συνάφεια.

Τα συστήματα αναζήτησης AI χρησιμοποιούν την επανακατάταξη για να επιλέξουν πηγές αναφορών.

Σημασιολογική αναζήτηση

Αναζήτηση που βασίζεται σε ενσωματώσεις και όχι σε λέξεις-κλειδιά.

Αυτοπροσοχή

Ένας μηχανισμός που επιτρέπει στο μοντέλο να σταθμίζει τη σημασία των διαφορετικών λέξεων σε μια πρόταση σε σχέση μεταξύ τους.

Softmax

Μια μαθηματική συνάρτηση που χρησιμοποιείται για να μετατρέψει τα logits σε πιθανότητες.

Εποπτευόμενη λεπτομερής ρύθμιση (SFT)

Χειροκίνητη εκπαίδευση του μοντέλου με επιλεγμένα παραδείγματα καλής συμπεριφοράς.

Token

Η μικρότερη μονάδα κειμένου που επεξεργάζεται ένα LLM. Μπορεί να είναι:

• μια ολόκληρη λέξη

• μια υπολέξη

• στίξη

• ένα σύμβολο

Τεκμηρίωση

Η διαδικασία διαχωρισμού του κειμένου σε token.

Μετασχηματιστής

Η νευρωνική αρχιτεκτονική πίσω από τα σύγχρονα LLM.

U–Z: Προηγμένες έννοιες και αναδυόμενες τάσεις

Βάση δεδομένων διανυσμάτων

Μια βάση δεδομένων βελτιστοποιημένη για την αποθήκευση και ανάκτηση ενσωματώσεων. Χρησιμοποιείται ευρέως σε συστήματα RAG.

Ομοιότητα διανυσμάτων

Ένα μέτρο του πόσο κοντά βρίσκονται δύο ενσωματώσεις στον διανυσματικό χώρο.

Γιατί είναι σημαντικό: Η επιλογή αναφορών και η σημασιολογική αντιστοίχιση εξαρτώνται και οι δύο από την ομοιότητα.

Σύνδεση βαρών

Μια τεχνική που χρησιμοποιείται για τη μείωση του αριθμού των παραμέτρων μέσω της κατανομής βαρών μεταξύ των επιπέδων.

Γενίκευση Zero-Shot

Η ικανότητα του μοντέλου να εκτελεί σωστά εργασίες για τις οποίες δεν έχει εκπαιδευτεί ειδικά.

Ανάκτηση Zero-Shot

Όταν ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης ανακτά τα σωστά έγγραφα χωρίς προηγούμενα παραδείγματα.

Γιατί αυτό το γλωσσάριο είναι σημαντικό για την AIO, το SEO και την ανακάλυψη AI

Η μετάβαση από τις μηχανές αναζήτησης → στις μηχανές τεχνητής νοημοσύνης σημαίνει:

• η ανακάλυψη είναι πλέον σημασιολογική

• κατάταξη → παραπομπή

• λέξεις-κλειδιά → οντότητες

• παράγοντες σελίδας → παράγοντες διανύσματος

• SEO → AIO/GEO

Κατανόηση αυτών των όρων:

• βελτιώνει τη στρατηγική AIO

• ενισχύει τη βελτιστοποίηση οντοτήτων

• αποσαφηνίζει τον τρόπο με τον οποίο τα μοντέλα AI ερμηνεύουν το εμπορικό σήμα σας

• βοηθά στη διάγνωση των παραισθήσεων της τεχνητής νοημοσύνης

• δημιουργεί καλύτερα clusters περιεχομένου

• καθοδηγεί τη χρήση του εργαλείου Ranktracker

• εξασφαλίζει το μέλλον του μάρκετινγκ σας

Επειδή όσο καλύτερα κατανοείτε τη γλώσσα των LLM, τόσο καλύτερα κατανοείτε πώς να αποκτήσετε ορατότητα μέσα σε αυτά.

Αυτό το γλωσσάριο είναι το σημείο αναφοράς σας — το λεξικό του νέου οικοσυστήματος ανακάλυψης που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη.