LLM-sõnastik: Mõisted ja mõisted

Sissejuhatus

Suurte keelemudelite maailm muutub kiiremini kui ükski teine tehnoloogia valdkond. Igal kuul ilmuvad uued arhitektuurid, uued tööriistad, uued mõtlemisviisid, uued otsingusüsteemid ja uued optimeerimisstrateegiad – ning igaüks neist toob kaasa uue terminoloogia.

Turundajate, SEO-spetsialistide ja digitaalstrateegide jaoks ei ole väljakutseks ainult LLM-ide kasutamine, vaid ka tehnoloogia keele mõistmine, mis kujundab avastamist ennast.

See sõnastik aitab selgust luua. See määratleb 2025. aastal olulised võtmesõnad, selgitab neid praktilises mõttes ja seob need AIO, GEO ja AI-põhise otsingu tulevikuga. See ei ole lihtne sõnastik – see on kaasaegseid AI-ökosüsteeme kujundavate ideede kaart.

Kasutage seda alusmaterjalina kõigi LLM-ide, sisseehitatud funktsioonide, märkide, koolituse, otsingu, järelduste ja optimeerimisega seotud küsimuste puhul.

A–C: põhimõisted

Tähelepanu

Transformeri sisemine mehhanism, mis võimaldab mudelil keskenduda lause asjakohastele osadele, sõltumata nende asukohast. See võimaldab LLM-idel mõista konteksti, seoseid ja tähendust pikkades järjestustes.

Miks see on oluline: Tähelepanu on kõigi kaasaegsete LLM-tehisintellekti alus. Parem tähelepanu → parem järeldamine → täpsemad tsitaadid.

AI optimeerimine (AIO)

Sisu struktureerimine nii, et AI-süsteemid saaksid seda täpselt mõista, leida, kontrollida ja tsiteerida.

Miks see on oluline: AIO on uus SEO – alus AI ülevaadete, ChatGPT otsingu ja Perplexity nähtavusele.

Kohandamine

Protsess, mille käigus õpetatakse mudeleid käituma kooskõlas inimeste kavatsuste, ohutusstandardite ja platvormi eesmärkidega.

Hõlmab:

• RLHF

• SFT

• konstitutsiooniline AI

• eelistuste modelleerimine

Miks see on oluline: Kooskõlastatud mudelid annavad ennustatavamaid ja kasulikumaid vastuseid ning hindavad teie sisu täpsemalt.

Autoregressiivne mudel

Mudel, mis genereerib väljundi ühe märgi kaupa, kusjuures iga märk on mõjutatud eelmistest märkidest.

Miks see on oluline: See selgitab, miks selgus ja struktuur parandavad genereerimise kvaliteeti – mudel ehitab tähenduse järjestikku üles.

Tagasiside

Õppimisalgoritm, mis kohandab mudeli kaalu, arvutades vea gradiente. Nii „õpib” LLM.

Eelarvamus

Mudeli väljundi mustrid, mida mõjutavad moonutatud või tasakaalustamata koolitusandmed.

Miks see on oluline: Eelarvamus võib mõjutada seda, kuidas teie bränd või teema on esindatud või välja jäetud AI-genereeritud vastustes.

Mõttekäik (CoT)

Mõtlemistehnika, mille puhul mudel jagab probleemid samm-sammult osadeks, selle asemel et kohe lõpliku vastuseni jõuda.

Miks see on oluline: Nutikamad mudelid (GPT-5, Claude 3.5, Gemini 2.0) kasutavad sisemisi mõttekäike, et luua sügavamat mõtlemist.

Tsitaadid (AI-otsingus)

Allikad, mida AI-süsteemid lisavad genereeritud vastuste alla. Vastab generatiivse otsingu „positsioonile null”.

Miks see on oluline: Tsitaadid on uus nähtavuse mõõdik.

Kontekstiaken

Teksti hulk, mida LLM suudab ühe interaktsiooni jooksul töödelda.

Vahemik:

• 32k (vanemad mudelid)

• 200k–2M (kaasaegsed mudelid)

• 10 miljonit+ märki piirialade arhitektuurides

Miks see on oluline: Suured aknad võimaldavad mudelitel analüüsida kogu veebisaiti või dokumente korraga – see on AIO jaoks ülioluline.

D–H: Mehhanismid ja mudelid

Ainult dekooderiga transformeerija

GPT-mudelite arhitektuur. See on spetsialiseerunud genereerimisele ja järeldamisele.

Sisseehitatud

Mõtte matemaatiline esitus. Sõnad, laused, dokumendid ja isegi brändid muudetakse vektoriteks.

Miks see on oluline: Sisseviimised määravad, kuidas AI teie sisu mõistab – ja kas teie bränd ilmub genereeritud vastustes.

Sisseviimise ruum / vektorruum

Mitmemõõtmeline „kaart”, kus asuvad embeddings. Sarnased mõisted klastuvad kokku.

Miks see oluline on: See on LLM-ide tegelik reitingusüsteem.

Entiteet

Stabiilne, masinaga tuvastatav kontseptsioon, näiteks:

• Ranktracker

• Keyword Finder

• SEO platvorm

• ChatGPT

• Google'i otsing

Miks see oluline on: LLM-id tuginevad palju enam entiteetide suhetele kui märksõnade sobitamisele.

Few-Shot / Zero-Shot õppimine

Mudeli võime täita ülesandeid minimaalsete näidete (few-shot) või näidete puudumisel (zero-shot).

Täpsustamine

Baasmudelile rakendatav täiendav koolitus, et spetsialiseerida see konkreetsele valdkonnale või käitumisele.

Generatiivne mootori optimeerimine (GEO)

Optimeerimine spetsiaalselt AI-genereeritud vastuste jaoks. Keskendub usaldusväärse tsitaadi saamisele LLM-põhiste otsingusüsteemide jaoks.

GPU / TPU

Spetsiaalsed protsessorid, mida kasutatakse LLM-ide ulatuslikuks koolitamiseks.

Hallutsinatsioon

Kui LLM genereerib ebaõiget, põhjendamata või väljamõeldud teavet.

Miks see on oluline: Hallutsinatsioonid vähenevad, kui mudelid saavad paremaid koolitusandmeid, paremaid sisseehitatud funktsioone ja tugevamat otsingut.

I–L: koolitus, tõlgendamine ja keel

Järeldamine

Protsess, mille käigus LLM genereerib väljundi pärast koolituse lõppu.

Juhiste häälestamine

Mudeli koolitamine, et see järgiks usaldusväärselt kasutaja juhiseid.

See muudab LLM-id „abivalmiks”.

Teadmiste katkestus

Kuupäev, millest alates mudelil pole enam koolitusandmeid. Otsingu täiustatud süsteemid ületavad selle piirangu osaliselt.

Teadmiste graafik

Entiteetide ja nende suhete struktureeritud esitus. Google Search ja kaasaegsed LLM-id kasutavad neid graafikuid arusaamise alusena.

Suur keelemudel (LLM)

Transformer-põhine neurovõrk, mis on koolitatud suurte andmekogumite abil keelt mõistma, genereerima ja mõistma.

LoRA (madala astme kohandamine)

Meetod mudelite tõhusaks täpsustamiseks ilma iga parameetrit muutmata.

M–Q: mudeli käitumine ja süsteemid

Ekspertide segu (MoE)

Arhitektuur, kus mitu „eksperdi” neurovõrgu alamudelit täidavad erinevaid ülesandeid, kusjuures marsruutimisvõrk valib, millist eksperti aktiveerida.

Miks see on oluline: MoE-mudelid (GPT-5, Gemini Ultra) on palju tõhusamad ja võimekamad suuremas mastaabis.

Mudelite ühtlustamine

Vaata „Ühtlustamine” – keskendub ohutusele ja kavatsuste vastavusse viimisele.

Mudeli kaalud

Koolituse käigus õpitud numbrilised parameetrid. Need määravad mudeli käitumise.

Multimodaalne mudel

Mudel, mis aktsepteerib mitut tüüpi sisendit:

• tekst

• pildid

• audio

• video

• PDF-failid

• kood

Miks see on oluline: Multimodaalsed LLM-id (GPT-5, Gemini, Claude 3.5) suudavad terviklikult tõlgendada kogu veebilehti.

Loodusliku keele mõistmine (NLU)

Mudeli võime tõlgendada tähendust, konteksti ja kavatsust.

Neuraalvõrk

Kihiline süsteem omavahel ühendatud sõlmede (neuronite) abil, mida kasutatakse mustrite õppimiseks.

Ontoloogia

Domeeni kontseptsioonide ja kategooriate struktureeritud esitus.

Parameetrite arv

Mudelis õpitud kaalude arv.

Miks see on oluline: Rohkem parameetreid → suurem esitusvõime, kuid mitte alati parem jõudlus.

Positsiooniline kodeerimine

Tokenitele lisatud teave, et mudel teaks sõnade järjekorda lauses.

Käskude insener

Sisendite loomine, et saada LLM-ist soovitud väljundid.

R–T: otsing, järeldamine ja koolituse dünaamika

RAG (otsingu abil täiustatud genereerimine)

Süsteem, kus LLM otsib enne vastuse genereerimist väliseid dokumente.

Miks see on oluline: RAG vähendab oluliselt hallutsinatsioone ja võimaldab AI-otsingut (ChatGPT Search, Perplexity, Gemini).

Järeldusmootor

Sisemine mehhanism, mis võimaldab LLM-il teha mitmeastmelist analüüsi.

Järgmise põlvkonna LLM-id (GPT-5, Claude 3.5) hõlmavad:

• mõttekäik

• tööriistade kasutamine

• planeerimine

• enesereflektsioon

Inimeste tagasisidest tugevdatud õppimine (RLHF)

Koolitusprotsess, kus inimesed hindavad mudeli väljundeid, aidates suunata käitumist.

Ümberjärjestamine

Dokumentide ümberjärjestamine kvaliteedi ja asjakohasuse alusel.

AI-otsingusüsteemid kasutavad ümberjärjestamist tsitaatide allikate valimiseks.

Semantiline otsing

Otsing, mis põhineb pigem sisseehitatud funktsioonidel kui märksõnadel.

Enese tähelepanu

Mehhanism, mis võimaldab mudelil kaaluda erinevate sõnade tähtsust lauses üksteise suhtes.

Softmax

Matemaatiline funktsioon, mida kasutatakse logitite tõenäosusteks teisendamiseks.

Juhendatud täpsustamine (SFT)

Mudeli käsitsi koolitamine hoolikalt valitud heade käitumismudelite näidete põhjal.

Token

LLM-i poolt töödeldav teksti väikseim ühik. Võib olla:

• terve sõna

• osalisõna

• kirjapunkt

• sümbol

Tokeniseerimine

Teksti jagamine tokeniteks.

Transformer

Kaasaegsete LLM-ide taga olev neurovõrgu arhitektuur.

U–Z: täiustatud kontseptsioonid ja esilekerkivad suundumused

Vektoriandmebaas

Andmebaas, mis on optimeeritud sisseehitatud elementide salvestamiseks ja otsimiseks. Kasutatakse laialdaselt RAG-süsteemides.

Vektori sarnasus

Mõõdik, mis näitab, kui lähedal on kaks sisseehitatud elementi vektorruumis.

Miks see on oluline: Tsitaatide valik ja semantiline sobitamine sõltuvad mõlemad sarnasusest.

Kaalude sidumine

Tehnik, mida kasutatakse parameetrite arvu vähendamiseks, jagades kaalu kihtide vahel.

Zero-Shot üldistamine

Mudeli võime täita korrektselt ülesandeid, milleks seda spetsiaalselt ei ole koolitatud.

Zero-Shot otsing

Kui AI-süsteem leiab õiged dokumendid ilma eelnevate näidete abita.

Miks see sõnastik on oluline AIO, SEO ja AI avastamise jaoks

Üleminek otsingumootoritelt → AI-mootoritele tähendab:

• avastus on nüüd semantiline

• järjestus → tsitaat

• märksõnad → entiteedid

• lehe tegurid → vektori tegurid

• SEO → AIO/GEO

Nende terminite mõistmist:

• parandab AIO strateegiat

• tugevdab entiteedi optimeerimist

• selgitab, kuidas AI-mudelid teie brändi tõlgendavad

• aitab diagnoosida AI hallutsinatsioone

• loob paremaid sisuklastreid

• juhendab Ranktracker-tööriista kasutamist

• teeb teie turunduse tulevikukindlaks

Sest mida paremini mõistate LLM-ide keelt, seda paremini mõistate, kuidas neis nähtavust saavutada.

See sõnastik on teie viitepunkt – uue AI-põhise avastamise ökosüsteemi sõnastik.