Kaip LLM mokosi, pamiršta ir atnaujina žinias

Įvadas

Didelės kalbos modeliai primena gyvas sistemas. Jie mokosi, prisitaiko, įsisavina naują informaciją, o kartais – pamiršta.

Tačiau iš esmės jų „atmintis“ veikia visiškai kitaip nei žmogaus atmintis. LLM nesaugo faktų. Jie neprisimena interneto svetainių. Jie neindeksuoja jūsų turinio taip, kaip tai daro „Google“. Vietoj to, jų žinios kyla iš mokymo metu išmoktų modelių, iš to, kaip įterpimai keičiasi atnaujinimų metu, ir iš to, kaip paieškos sistemos juos aprūpina nauja informacija.

SEO, AIO ir generatyvaus matomumo atžvilgiu labai svarbu suprasti, kaip LLM mokosi, pamiršta ir atnaujina žinias. Nes kiekvienas iš šių mechanizmų turi įtakos:

• ar jūsų prekės ženklas pasirodo AI atsakymuose

• ar jūsų senas turinys vis dar daro įtaką modeliams

• kaip greitai modeliai įtraukia jūsų naujus faktus

• ar pasenusi informacija nuolat atsiranda iš naujo

• kaip LLM pagrįsta paieška pasirenka, kuriuos šaltinius cituoti

Šiame vadove išsamiai paaiškinama, kaip veikia LLM atmintis ir ką įmonės turi daryti, kad išliktų matomos nuolat atnaujinamos AI eroje.

1. Kaip LLM mokosi: trys žinių formavimo lygmenys

LLM mokosi per pakopinį procesą:

1. Pagrindinis mokymas

2. Tikslinimas (SFT/RLHF)

3. Išieškojimas (RAG/Live Search)

Kiekvienas lygis skirtingai veikia „žinias“.

1 lygis: bazinis mokymas (modelio mokymasis)

Pagrindinio mokymo metu modelis mokosi iš:

• didžiuliai tekstų korpusai

• atrinkti duomenų rinkiniai

• knygos, straipsniai, kodai

• enciklopedijos

• aukštos kokybės vieši ir licencijuoti šaltiniai

Tačiau svarbu:

Pagrindinis mokymas nesaugo faktų.

Jis saugo modelius apie tai, kaip struktūrizuojama kalba, logika ir žinios.

Modelis mokosi tokių dalykų kaip:

• kas yra Ranktracker (jei jis tai matė)

• kaip SEO susijęs su paieškos sistemomis

• ką daro LLM

• kaip sakiniai dera tarpusavyje

• kas laikoma patikimu paaiškinimu

Modelio „žinios“ yra užkoduotos trilijonuose parametrų – tai statistinis visko, ką jis matė, suspaudimas.

Bazinis mokymas yra lėtas, brangus ir retas.

Štai kodėl modeliai turi žinių ribas.

Dėl to nauji faktai (pvz., naujos „Ranktracker“ funkcijos, pramonės įvykiai, produktų pristatymai, algoritmų atnaujinimai) nebus rodomi, kol nebus apmokytas naujas bazinis modelis – nebent jį atnaujins kitas mechanizmas.

2 lygis: tikslinimas (elgesio mokymasis)

Po bazinio mokymo modeliai yra tobulinami:

• prižiūrimas tikslinimas (SFT)

• Stiprinantis mokymasis iš žmogaus atsiliepimų (RLHF)

• Konstitucinė AI (antropiniams modeliams)

• saugos derinimas

• konkrečios srities tikslinimas

Šie lygiai moko modelį:

• koks tonas naudoti

• kaip laikytis instrukcijų

• kaip išvengti žalingo turinio

• kaip struktūrizuoti paaiškinimus

• kaip mąstyti žingsnis po žingsnio

• kaip teikti pirmenybę patikimai informacijai

Tikslinimas NEPRIDEDA faktinių žinių.

Jis prideda elgesio taisykles.

Modelis neišmoks, kad „Ranktracker“ išleido naują funkciją, bet išmoks, kaip mandagiai atsakyti arba kaip geriau cituoti šaltinius.

3 lygis: paieška (žinios realiuoju laiku)

Tai yra 2024–2025 m. proveržis:

RAG (paieškos papildyta generavimas)

Šiuolaikiniai modeliai integruoja:

• tiesioginė paieška (ChatGPT Search, Gemini, Perplexity)

• vektorių duomenų bazės

• dokumentų lygio paieška

• vidiniai žinių grafikai

• nuosavybės duomenų šaltiniai

RAG leidžia LLM prieiti prie:

• faktai, naujesni nei jų mokymo riba

• naujausios naujienos

• naujausi statistiniai duomenys

• jūsų svetainės dabartinis turinys

• atnaujinti produktų puslapiai

Šis lygis yra tai, kas leidžia AI atrodyti naujausia, net jei bazinis modelis nėra toks.

Paieška yra vienintelis sluoksnis, kuris atnaujinamas akimirksniu.

Štai kodėl AIO (AI optimizavimas) yra toks svarbus:

Turite struktūrizuoti savo turinį taip, kad LLM paieškos sistemos galėtų jį skaityti, juo pasitikėti ir pakartotinai naudoti.

2. Kaip LLM „užmiršta“

LLM pamiršta trimis skirtingais būdais:

1. Parametrų perrašymas Pamiršimas

2. Retas paieškos pamiršimas

3. Konsensuso perrašymas Pamiršimas

Kiekvienas iš jų yra svarbus SEO ir prekės ženklo matomumui.

1. Parametrų perrašymas

Kai modelis yra perkvalifikuojamas ar patobulinamas, seni modeliai gali būti perrašyti naujais.

Tai atsitinka, kai:

• modelis atnaujinamas naujais duomenimis

• tikslinimas pakeičia įterpimus

• saugumo derinimas slopina tam tikrus modelius

• įvedami nauji domeno duomenys

Jei jūsų prekės ženklas buvo nereikšmingas mokymo metu, vėlesni atnaujinimai gali dar labiau sumažinti jo matomumą.

Štai kodėl svarbu užtikrinti vienodumą.

Silpni, nenuoseklūs prekių ženklai lengvai perrašomi. Stiprus, autoritetingas turinys sukuria stabilius įterpimus.

2. Retas paieškos pamiršimas

Modeliai, kurie naudoja paiešką, turi vidines reitingavimo sistemas:

• kurios sritys atrodo patikimos

• kurios puslapiai yra lengviau analizuojami

• kurie šaltiniai atitinka užklausos semantiką

Jei jūsų turinys yra:

• nestruktūruoti

• pasenę

• neatitinkami

• semantiškai silpni

• blogai susieti

...su laiku tampa mažiau tikėtina, kad jis bus atkurtas, net jei faktai vis dar teisingi.

LLM jus pamiršta, nes jų paieškos sistemos nustoja jus atrinkti.

„Ranktracker“ žiniatinklio auditas ir atgalinių nuorodų stebėjimo sistema padeda stabilizuoti šį lygmenį, stiprindama autoriteto signalus ir gerindama mašininio skaitymo galimybes.

3. Konsensuso perrašymas Pamiršimas

LLM mokymosi ir išvados darymo metu remiasi daugumos konsensusu.

Jei internetas pakeičia nuomonę (pvz., naujos apibrėžtys, atnaujinti statistiniai duomenys, peržiūrėtos geriausios praktikos), jūsų senesnis turinys prieštarauja konsensusui – ir modeliai jį automatiškai „pamiršta“.

Konsensusas > istorinė informacija

LLM neišsaugo pasenusių faktų. Jie juos pakeičia dominuojančiais modeliais.

Štai kodėl AIO yra labai svarbu nuolat atnaujinti turinį.

3. Kaip LLM atnaujina žinias

Yra keturi pagrindiniai būdai, kaip LLM atnaujina savo žinias.

1. Naujas bazinis modelis (didysis atnaujinimas)

Tai galingiausias, bet rečiausias atnaujinimas.

Pavyzdys: GPT-4 → GPT-5, Gemini 1.0 → Gemini 2.0

Naujasis modelis apima:

• nauji duomenų rinkiniai

• nauji modeliai

• nauji santykiai

• naujas faktinis pagrindas

• patobulinti mąstymo modeliai

• atnaujintos pasaulio žinios

Tai visiškas modelio vidinio atvaizdavimo iš naujo nustatymas.

2. Domeno tikslinimas (specialios žinios)

Įmonės tiksliai sureguliuoja modelius:

• teisinė kompetencija

• medicinos sritys

• įmonių darbo srautai

• paramos žinių bazės

• kodavimo efektyvumas

Tikslinimas keičia elgesį IR vidinius domeno faktų atvaizdus.

Jei jūsų pramonės šakoje yra daug tiksliai suderintų modelių (SEO vis dažniau tai daro), jūsų turinys taip pat daro įtaką toms ekosistemoms.

3. Paieškos sluoksnis (nuolatinis atnaujinimas)

Tai yra sluoksnis, kuris yra labiausiai susijęs su rinkodaros specialistais.

Paieška išgauna:

• jūsų naujausias turinys

• Jūsų struktūrizuoti duomenys

• jūsų atnaujinti statistiniai duomenys

• pataisyti faktai

• nauji produktų puslapiai

• nauji tinklaraščio įrašai

• nauja dokumentacija

Tai yra AI realaus laiko atmintis.

Optimizavimas paieškai = optimizavimas AI matomumui.

4. Įterpimo atnaujinimas / vektorių atnaujinimai

Kiekvienas didelis modelio atnaujinimas perskaičiuoja įterpimus. Tai keičia:

• kaip pozicionuojamas jūsų prekės ženklas

• kaip jūsų produktai susiję su temomis

• kaip jūsų turinys yra sugrupuotas

• kurie konkurentai yra arčiausiai vektorinėje erdvėje

Jūs galite sustiprinti savo poziciją per:

• subjekto nuoseklumas

• stiprūs atgaliniai saitai

• aiškios apibrėžtys

• aktualūs klasteriai

• kanoniniai paaiškinimai

Tai yra „vektorių SEO“ – ir tai yra generatyvinio matomumo ateitis.

4. Kodėl tai svarbu SEO, AIO ir generatyvinei paieškai

Nes AI atradimai priklauso nuo to, kaip LLM mokosi, kaip jie pamiršta ir kaip jie atnaujinami.

Jei suprantate šiuos mechanizmus, galite daryti įtaką:

• ✔ ar LLM atkuria jūsų turinį

• ✔ ar jūsų prekės ženklas yra stipriai įtvirtintas

• ✔ ar AI apžvalgos jus cituoja

• ✔ ar ChatGPT ir Perplexity pasirenka jūsų URL adresus

• ✔ ar pasenęs turinys toliau kenkia jūsų autoritetui

• ✔ ar jūsų konkurentai dominuoja semantinėje aplinkoje

Tai yra SEO ateitis – ne reitingai, o atstovavimas AI atminties sistemose.

5. AIO strategijos, suderintos su LLM mokymusi

1. Sustiprinkite savo subjekto tapatybę

Nuoseklus pavadinimas → stabilus įterpimas → ilgalaikė atmintis.

2. Skelbkite kanoninius paaiškinimus

Aiškios apibrėžtys išlieka modelio suspaudimo metu.

3. Atnaujinkite faktus

Tai padeda išvengti konsensuso perrašymo ir užmaršumo.

4. Kurkite gilias temines grupes

Grupės sudaro stiprius vektorių kaimynystės ryšius.

5. Tobulinkite struktūrizuotus duomenis ir schemą

Paieškos sistemos teikia pirmenybę struktūrizuotiems šaltiniams.

6. Sukurkite autoritetingas atgalines nuorodas

Autoritetas = aktualumas = paieškos prioritetas.

7. Pašalinkite prieštaringas arba pasenusias puslapius

Nesuderinamumas destabilizuoja įterpimus.

„Ranktracker“ įrankiai padeda visais šiais atvejais:

• SERP tikrintuvas → subjektų ir semantinis suderinimas

• Tinklalapio auditas → mašininis skaitomumas

• Atgalinių nuorodų tikrintuvas → autoriteto stiprinimas

• Reitingų sekėjas → poveikio stebėjimas

• AI straipsnių rašytojas → kanoninio formato turinys

Paskutinė mintis:

LLM jūsų neindeksuoja – jie jus interpretuoja.

Suprasti, kaip LLM mokosi, pamiršta ir atnaujinasi, nėra akademinis dalykas. Tai yra šiuolaikinio matomumo pagrindas.

Nes SEO ateitis nebėra susijusi su paieškos sistemomis – ji susijusi su AI atmintimi.

Sėkmingos bus tos prekės ženklai, kurie supranta:

• kaip pateikti modeliams patikimus signalus

• kaip išlaikyti semantinį aiškumą

• kaip sustiprinti entitetų įterpimus

• kaip išlaikyti suderinamumą su konsensusu

• kaip atnaujinti turinį AI paieškai

• kaip išvengti perrašymo modelio atvaizdavime

LLM varomų atradimų amžiuje:

matomumas nebėra reitingas – tai atmintis. O jūsų užduotis yra padaryti savo prekės ženklą nepamirštamą.