Kuo viena LLM yra protingesnė už kitą?

Įvadas

Kiekvienais metais AI modeliai žengia didelį žingsnį į priekį – nuo GPT-4 prie GPT-5, nuo Gemini 1.5 prie Gemini 2.0, nuo Claude 3 prie Claude 3.5 Opus, nuo LLaMA prie Mixtral. Kiekviena versija žada būti „protingesnė“, „galingesnė“, „labiau suderinta“ arba „tikslesnė“.

Bet ką iš tiesų reiškia „pažangesnis“?

Rinkodaros specialistai, SEO specialistai ir turinio strategai girdi teiginius apie:

• didesni konteksto langai

• geresnis mąstymas

• didesnis saugumas

• stipresnė multimodalumas

• aukštesni lyginamieji balai

• patikimesni citavimai

Tačiau šie paviršutiniai patobulinimai nepaaiškina tikrosios didelių kalbos modelių intelekto mechanikos – veiksnių, kurie lemia, ar jūsų prekės ženklas bus cituojamas, kaip bus interpretuojamas jūsų turinys ir kodėl tam tikri modeliai realiame gyvenime pranoksta kitus.

Šiame vadove išsamiai aptariami tikrieji LLM intelekto veiksniai, nuo architektūros ir įterpimų iki paieškos sistemų, mokymo duomenų ir suderinimo, ir paaiškinama, ką tai reiškia šiuolaikiniam SEO, AIO ir turinio atradimui.

Trumpas atsakymas

Vienas LLM tampa „protingesnis“ už kitą, kai:

1. Tiksliau perteikia prasmę

2. Veiksmingiau argumentuoja visais etapais

3. Gilesnis konteksto supratimas

4. Naudoja paiešką protingiau

5. Grindžia informaciją mažiau iliuzijų

6. Priima geresnius sprendimus dėl to, kokiais šaltiniais pasitikėti

7. Mokosi iš aukštesnės kokybės duomenų

8. Tiksliau suderina su vartotojo ketinimais

Kitaip tariant:

Protingesni modeliai ne tik „geriau prognozuoja“. Jie tiksliau supranta pasaulį.

Išnagrinėkime komponentus, kurie sudaro šį intelektą.

1. Mastelis: daugiau parametrų, bet tik jei jie naudojami teisingai

Keletą metų galiojo taisyklė „didesnis = protingesnis“. Daugiau parametrų → daugiau žinių → daugiau galimybių.

Tačiau 2025 m. situacija yra sudėtingesnė.

Kodėl mastas vis dar svarbus:

• daugiau parametrų = didesnė reprezentacinė geba

• turtingesni įterpimai

• giliau supranta semantiką

• geresnis kraštutinių atvejų tvarkymas

• patikimesnis apibendrinimas

GPT-5, Gemini 2.0 Ultra, Claude 3.5 Opus – visi pažangiausi modeliai – vis dar remiasi dideliu mastu.

Tačiau vien tik žaliavinis mastas nebėra intelekto matas.

Kodėl?

Nes itin didelis modelis su silpnais duomenimis ar prastu mokymu gali būti blogesnis už mažesnį, bet geriau apmokytą modelį.

Mastelis yra stiprintuvas, o ne pats intelektas.

2. Mokymo duomenų kokybė ir apimtis

Mokymo duomenys yra LLM pažinimo pagrindas.

Modeliai, apmokyti:

• aukštos kokybės atrinkti duomenų rinkiniai

• gerai struktūrizuoti dokumentai

• faktiniai šaltiniai

• srities autoriteto turinys

• gerai parašyta proza

• kodas, matematika, moksliniai straipsniai

...sukuria aštresnius įterpimus ir geresnį mąstymą.

Žemesnės kokybės duomenys lemia:

• haliucinacijos

• šališkumas

• nestabilumas

• silpnas objektų atpažinimas

• faktų painiava

Tai paaiškina, kodėl:

• „Gemini“ naudoja „Google“ vidinį žinių grafiką

• GPT naudoja licencijuotų, viešų ir sintetinių duomenų derinį

• Claude pabrėžia „konstitucinę“ kuriaciją

• Atvirojo kodo modeliai labai priklauso nuo žiniatinklio nuskaitymo

Geresni duomenys → geresnis supratimas → geresnės citatos → geresni rezultatai.

Tai taip pat reiškia:

jūsų svetainė tampa mokomaisiais duomenimis. Jūsų aiškumas daro įtaką naujos kartos modeliams.

3. Įterpimo kokybė: modelio „supratimo erdvė“

Pažangesni modeliai turi geresnius įterpimus – matematinį sąvokų ir objektų atvaizdavimą.

Stipresnis įterpimas leidžia modeliams:

• skiria panašias sąvokas

• išspręsti dviprasmiškumą

• išlaiko nuoseklius apibrėžimus

• tiksliai atvaizduoti savo prekės ženklą

• identifikuoja aktualią autoritetą

• gauti reikiamą informaciją generavimo metu

Įterpimo kokybė lemia:

• ar „Ranktracker“ yra pripažįstamas kaip jūsų prekės ženklas

• ar „SERP Checker“ yra susietas su jūsų įrankiu

• ar „raktinio žodžio sudėtingumas“ yra susijęs su jūsų turiniu

• ar LLM cituoja jus ar jūsų konkurentą

LLM su pranašesne įterpimo erdve yra tiesiog protingesni.

4. Transformatoriaus architektūros patobulinimai

Kiekvienas naujas LLM modelis turi architektūros patobulinimų:

• gilesni dėmesio lygmenys

• ekspertų mišinio (MoE) nukreipimas

• geresnis ilgo konteksto tvarkymas

• pagerintas lygiagretumas

• retumas efektyvumui

• patobulintas pozicinis kodavimas

Pavyzdžiui:

GPT-5 įdiegia dinaminį maršrutizavimą ir daugelio ekspertų mąstymą. Gemini 2.0 naudoja itin ilgus konteksto transformatorius. Claude 3.5 naudoja konstitucinius sluoksnius stabilumui užtikrinti.

Šie patobulinimai leidžia modeliams:

• naratyvų sekimas labai ilgose dokumentuose

• mąstymas per daugiažingsnius grandinius

• modalumų (teksto, vaizdo, garso) derinimas

• nuoseklumas ilgose išvestyse

• loginio nukrypimo mažinimas

Architektūra = kognityviniai gebėjimai.

5. Mąstymo sistemos ir mąstymo grandinės kokybė

Mąstymas (ne rašymas) yra tikrasis intelekto testas.

Pažangesni modeliai gali:

• skaidyti sudėtingas problemas

• laikytis daugiažingsnės logikos

• planuoti ir vykdyti veiksmus

• analizuoti prieštaravimus

• formuluoti hipotezes

• paaiškinti mąstymo procesus

• vertinti prieštaringus įrodymus

Štai kodėl GPT-5, Claude 3.5 ir Gemini 2.0 gauna žymiai aukštesnius balus:

• matematika

• kodavimas

• logika

• medicininis mąstymas

• teisinė analizė

• duomenų interpretavimas

• tyrimo užduotys

Geresnis mąstymas = aukštesnis realaus pasaulio intelektas.

6. Paieška: kaip modeliai gauna informaciją, kurios nežino

Pažangiausi modeliai nesiremia vien parametrais.

Jie integruoja paieškos sistemas:

• paieškos varikliai

• vidinės žinių bazės

• realaus laiko dokumentai

• vektorių duomenų bazės

• įrankiai ir API

Paieška padaro LLM „papildytą“.

Pavyzdžiai:

Gemini: giliai įdiegtas „Google“ paieškoje ChatGPT Search: tiesioginis, kuruojamas atsakymų variklis Perplexity: hibridinis paieškos + daugelio šaltinių sintezės Claude: dokumentais pagrįsta kontekstinė paieška

Modeliai, kurie atkuria informaciją tiksliai, yra laikomi „protingesniais“, nes jie:

• mažiau haliucinuoti

• geriau cituoti šaltinius

• naudokite naujausią informaciją

• suprasti vartotojui būdingą kontekstą

Paieška yra vienas iš didžiausių skirtumų 2025 m.

7. Tikslinimas, RLHF ir suderinimas

Pažangesni modeliai yra labiau suderinti su:

• vartotojų lūkesčius

• platformos saugumo politiką

• naudingumo tikslus

• teisingi mąstymo modeliai

• atitiktį pramonės standartams

Technikos apima:

• Priežiūrimas tikslinimas (SFT)

• Stiprinantis mokymasis iš žmogaus atsiliepimų (RLHF)

• Konstitucinė AI (antropinė)

• Daugiaagentis preferencijų modeliavimas

• Savaiminis mokymasis

Geras suderinimas modelį daro:

• patikimesnis

• labiau nuspėjamas

• sąžiningesnis

• geriau supranta ketinimus

Prastas suderinimas modelį daro „kvailą“, net jei jo intelektas yra aukštas.

8. Multimodalumas ir pasaulio modeliavimas

GPT-5 ir Gemini 2.0 yra multimodaliniai iš esmės:

• tekstas

• vaizdai

• PDF

• garso

• vaizdo

• kodas

• jutiklių duomenys

Daugiakryptis intelektas = pasaulio modeliavimas.

Modeliai pradeda suprasti:

• priežastis ir pasekmės

• fiziniai apribojimai

• laikinė logika

• scenos ir objektai

• diagramos ir struktūra

Tai skatina LLM link agentinių gebėjimų.

Pažangesni modeliai supranta ne tik kalbą, bet ir realybę.

9. Konteksto lango dydis (bet tik tada, kai tai pagrįsta mąstymu)

Didesni konteksto langai (1–10 mln. žodžių) leidžia modeliams:

• skaityti knygas nuo pradžios iki pabaigos

• išsamiai analizuoti interneto svetaines

• lyginti dokumentus

• išlaikyti pasakojimo nuoseklumą

• atsakingiau cituoti šaltinius

Tačiau be stipraus vidinio mąstymo ilgas kontekstas tampa triukšmu.

Pažangesni modeliai konteksto langus naudoja protingai – ne tik kaip rinkodaros rodiklį.

10. Klaidų tvarkymas ir savikontrolė

Pažangiausi modeliai gali:

• aptikti prieštaravimus

• atpažinti logines klaidas

• ištaisyti savo klaidas

• peržiūrėti atsakymus jų generavimo metu

• prašyti daugiau informacijos

• patobulinti savo rezultatus proceso eigoje

Ši savirefleksijos geba yra didelis šuolis.

Ji atskiria „gerus“ modelius nuo tikrai „pažangių“ modelių.

Ką tai reiškia SEO, AIO ir generatyviniam matomumui

Kai LLM tampa protingesni, skaitmeninio matomumo taisyklės smarkiai pasikeičia.

Pažangesni modeliai:

• lengviau aptikti prieštaringą informaciją

• bausti triukšmingas ar nenuoseklias prekės ženklas

• pirmenybę teikti kanoniniam, gerai struktūrizuotam turiniui

• cituoti mažiau, bet patikimesnių šaltinių

• pasirinkti subjektus su stipresniais semantiniais signalais

• agresyviau suspausti ir apibendrinti temas

Tai reiškia:

• ✔ Jūsų turinys turi būti aiškesnis

• ✔ Jūsų faktai turi būti nuoseklesni

• ✔ Jūsų subjektai turi būti stipresni

• ✔ Jūsų atgalinės nuorodos turi būti autoritetingesnės

• ✔ Jūsų klasteriai turi būti gilesni

• ✔ Jūsų struktūra turi būti pritaikyta automatizuotam apdorojimui

Pažangesni LLM pakelia kartelę visiems — ypač prekių ženklams, kurie remiasi menku turiniu arba raktažodžiais pagrįsta SEO.

Ranktracker ekosistema palaiko šį pokytį:

• SERP tikrintuvas → subjektų atvaizdavimas

• Web Audit → mašinų skaitymo galimybė

• Atgalinių nuorodų tikrintuvas → autoriteto signalai

• Reitingų sekėjas → poveikio stebėjimas

• AI straipsnių rašytojas → struktūrizuotas, kanoninis formatavimas

nes kuo protingesnė tampa AI, tuo labiau jūsų turinys turi būti optimizuotas AI supratimui, o ne tik žmonėms skaityti.

Paskutinė mintis: AI intelektas yra ne tik dydis — tai supratimas

„Pažangus“ LLM nėra apibrėžiamas pagal:

❌ parametrų skaičiumi

❌ mokymo skaičiavimais

❌ lyginamųjų rezultatų

❌ konteksto ilgis

❌ modelio populiarumas

Jį apibrėžia:

• ✔ vidinio pasaulio atvaizdavimo kokybė

• ✔ įterpimų tikslumas

• ✔ jo samprotavimų tikslumas

• ✔ jo suderinimo aiškumas

• ✔ jo paieškos patikimumas

• ✔ mokymo duomenų struktūra

• ✔ interpretavimo modelių stabilumas

Pažangesnė AI verčia prekės ženklus taip pat tapti pažangesniais.

Nėra kito kelio – naujos kartos atradimai reikalauja:

• aiškumas

• autoritetas

• nuoseklumas

• faktinis tikslumas

• semantinis stiprumas

Kadangi LLM nebevertina turinio. Jie jį supranta.

O geriausiai suprantami prekių ženklai dominuos AI valdomoje ateityje.