Kā LLM mācās, aizmirst un atjaunina zināšanas

Ievads

Lielie valodas modeļi ir kā dzīvi organismi. Tie mācās, pielāgojas, apgūst jaunu informāciju un dažkārt arī aizmirst.

Taču patiesībā to "atmiņa" darbojas pavisam citādi nekā cilvēka atmiņa. LLM neuzglabā faktus. Tie neatceras tīmekļa vietnes. Tie neindeksē jūsu saturu tā, kā to dara Google. Tā vietā to zināšanas rodas no apmācības laikā apgūtajiem modeļiem, no tā, kā ievietojumi mainās atjauninājumu laikā, un no tā, kā atgūšanas sistēmas tos baro ar jaunu informāciju.

SEO, AIO un ģeneratīvās redzamības nolūkā ir ļoti svarīgi saprast, kā LLM apgūst, aizmirst un atjaunina zināšanas. Jo katrs no šiem mehānismiem ietekmē:

• vai jūsu zīmols parādās AI atbildēs

• vai jūsu vecais saturs joprojām ietekmē modeļus

• cik ātri modeļi iekļauj jūsu jaunās ziņas

• vai novecojusi informācija turpina parādīties

• kā LLM vadītā meklēšana izvēlas, kurus avotus citēt

Šajā rokasgrāmatā ir izskaidrots, kā tieši darbojas LLM atmiņa un ko uzņēmumiem jādara, lai saglabātu redzamību nepārtraukti atjauninātas AI laikmetā.

1. Kā LLM mācās: trīs zināšanu veidošanās slāņi

LLM mācās, izmantojot pakāpenisku procesu:

1. Pamata apmācība

2. Precizēšana (SFT/RLHF)

3. Atgūšana (RAG/Live Search)

Katrs slānis ietekmē “zināšanas” atšķirīgi.

1. slānis: pamata apmācība (modeļu apguve)

Pamata apmācības laikā modelis mācās no:

• milzīgi teksta korpusi

• kūrēti datu kopumi

• grāmatas, raksti, kods

• enciklopēdijas

• augstas kvalitātes publiski pieejami un licencēti avoti

Bet svarīgi ir tas, ka

Pamata apmācība neuzglabā faktus.

Tā saglabā modeļus par to, kā ir strukturēta valoda, loģika un zināšanas.

Modelis apgūst tādas lietas kā:

• kas ir Ranktracker (ja tas to redzēja)

• kā SEO saistīts ar meklētājprogrammām

• kas ir LLM

• kā teikumi sader kopā

• kas uzskatāms par uzticamu skaidrojumu

Modeļa „zināšanas” ir kodētas triljonos parametru — statistiskā kompresija visam, ko tas ir redzējis.

Bāzes apmācība ir lēna, dārga un reti veicama.

Tāpēc modeļiem ir zināšanu ierobežojumi.

Un tāpēc jauni fakti (piemēram, jaunas Ranktracker funkcijas, nozares notikumi, produktu laišana tirgū, algoritmu atjauninājumi) neparādīsies, kamēr netiks apmācīts jauns bāzes modelis — ja vien to neatjaunina cits mehānisms.

2. slānis: Precizēšana (uzvedības apguve)

Pēc pamata apmācības modeļi tiek precizēti:

• uzraudzīta precizēšana (SFT)

• pastiprināta mācīšanās no cilvēku atsauksmēm (RLHF)

• Konstitucionālā AI (antropiskajiem modeļiem)

• drošības pielāgošana

• konkrētai jomai piemērota precizēšana

Šie slāņi māca modeli:

• kāds tonis jāizmanto

• kā ievērot instrukcijas

• kā izvairīties no kaitīga satura

• kā strukturēt paskaidrojumus

• kā secināt soli pa solim

• kā noteikt uzticamas informācijas prioritāti

Precizēšana NEPIEDOD faktu zināšanas.

Tā pievieno uzvedības noteikumus.

Modelis neiemācīsies, ka Ranktracker ir izlaidis jaunu funkciju, bet iemācīsies, kā pieklājīgi atbildēt vai kā labāk citēt avotus.

3. slānis: atgūšana (reāllaika zināšanas)

Šis ir 2024.–2025. gada izrāviens:

RAG (atgūšanas papildināta ģenerēšana)

Mūsdienu modeļi integrē:

• tiešsaistes meklēšana (ChatGPT Search, Gemini, Perplexity)

• vektoru datu bāzes

• dokumentu līmeņa atgūšana

• iekšējie zināšanu grafiki

• pašvaldības datu avoti

RAG ļauj LLM piekļūt:

• fakti, kas ir jaunāki par to apmācības robežvērtību

• jaunākās ziņas

• jaunākā statistika

• jūsu tīmekļa vietnes pašreizējais saturs

• atjauninātas produktu lapas

Šis slānis ir tas, kas padara AI aktu ālu — pat ja pamatmodelis tāds nav.

Atgūšana ir vienīgais slānis, kas tiek atjaunināts uzreiz.

Tāpēc AIO (AI optimizācija) ir tik svarīga:

Jums ir jāstrukturē savs saturs tā, lai LLM atgūšanas sistēmas to varētu lasīt, uzticēties un atkārtoti izmantot.

2. Kā LLM “aizmirst”

LLM aizmirst trīs dažādos veidos:

1. Parametru pārrakstīšana Aizmirstība

2. Retu atgūšanu aizmirst

3. Konsensa pārrakstīšana Aizmirst

Katrs no tiem ir svarīgs SEO un zīmola klātbūtnei.

1. Parametru pārrakstīšana

Kad modelis tiek pārkvalificēts vai precizēts, vecie modeļi var tikt pārrakstīti ar jauniem.

Tas notiek, ja:

• modelis tiek atjaunināts ar jauniem datiem

• precizēšana maina iegultos elementus

• drošības pielāgošana nomāc noteiktus modeļus

• tiek ieviesti jauni domēna dati

Ja jūsu zīmols apmācības laikā bija margināls, vēlākas atjauninājumi var padarīt jūsu ieguldījumu vēl neievērojamāku.

Tāpēc ir svarīga vienotība.

Vāji, nekonsekventi zīmoli tiek viegli pārrakstīti. Spēcīgs, autoritatīvs saturs rada stabilu iegultību.

2. Retā atgūšana Aizmirstība

Modeļi, kas izmanto atgūšanu, ir aprīkoti ar iekšējo rangu sistēmu:

• kuras domēnas šķiet uzticamas

• kuras lapas ir vieglāk analizēt

• kuri avoti atbilst vaicājuma semantikai

Ja jūsu saturs ir:

• nestrukturēti

• novecojušas

• nekonsekventi

• semantiski vāji

• slikti saistīti

... laika gaitā tas kļūst mazāk atrodams — pat ja fakti joprojām ir pareizi.

LLM jūs aizmirst, jo to atgūšanas sistēmas vairs jūs neizvēlas.

Ranktracker tīmekļa audits un atpakaļsaišu monitors palīdz stabilizēt šo slāni, palielinot autoritātes signālus un uzlabojot mašīnlīdzsvarotību.

3. Konsensa pārrakstīšana Aizmirstība

LLM gan apmācības, gan secinājumu izdarīšanas laikā paļaujas uz vairākuma konsensu.

Ja internets maina savu viedokli (piemēram, jaunas definīcijas, atjauninātas statistikas, pārskatītas labākās prakses), jūsu vecākais saturs kļūst pretrunā konsensam — un modeļi to automātiski "aizmirst".

Konsenss > vēsturiskā informācija

LLM nesaglabā novecojušus faktus. Tie tos aizstāj ar dominējošiem modeļiem.

Tāpēc AIO ir būtiski uzturēt savu saturu atjauninātu.

3. Kā LLM atjaunina zināšanas

Ir četri galvenie veidi, kā LLM atjaunina savas zināšanas.

1. Jauns bāzes modelis (lielā atjaunināšana)

Šis ir visjaudīgākais, bet vismazāk izmantotais atjauninājums.

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

Jaunais modelis ietver:

• jauni datu kopumi

• jauni modeļi

• jaunas attiecības

• jauns faktu pamats

• uzlabotas argumentācijas sistēmas

• atjauninātas pasaules zināšanas

Tas ir pilnīgs modeļa iekšējās reprezentācijas atjaunošana.

2. Domēna precizēšana (speciālas zināšanas)

Uzņēmumi precizē modeļus, lai:

• juridiskā pieredze

• medicīnas jomas

• uzņēmuma darba plūsmas

• atbalsta zināšanu bāzes

• kodēšanas efektivitāte

Precizēšana maina uzvedību UN domēna specifisko faktu iekšējo attēlojumu.

Ja jūsu nozarē ir daudz precizētu modeļu (SEO to dara arvien biežāk), jūsu saturs ietekmē arī šīs ekosistēmas.

3. Atgūšanas slānis (nepārtraukta atjaunināšana)

Šis slānis ir visvairāk saistīts ar mārketinga speciālistiem.

Atrastā informācija:

• jūsu jaunākais saturs

• jūsu strukturētie dati

• jūsu atjauninātā statistika

• labotie fakti

• jaunas produktu lapas

• jauni bloga ieraksti

• jauna dokumentācija

Tas ir AI reāllaika atmiņa.

Optimizācija atgūšanai = optimizācija AI redzamībai.

4. Iegultā atjaunošana / vektoru atjauninājumi

Katra lielāka modeļa atjaunināšana pārrēķina iegultos elementus. Tas maina:

• kāds ir jūsu zīmola pozicionējums

• kā jūsu produkti saistās ar tēmām

• kā jūsu saturs ir grupēts

• kuri konkurenti atrodas vistuvāk vektoru telpā

Jūs varat nostiprināt savu pozīciju, izmantojot:

• entitātes konsekvence

• spēcīgas atpakaļsaites

• skaidras definīcijas

• aktuālie klasteri

• kanoniskas skaidrojumi

Tas ir “vektoru SEO” — un tā ir ģeneratīvās redzamības nākotne.

4. Kāpēc tas ir svarīgi SEO, AIO un ģeneratīvajai meklēšanai

Tāpēc, ka AI atklāšana ir atkarīga no tā, kā LLM mācās, kā aizmirst un kā atjaunina.

Ja jūs saprotat šos mehānismus, jūs varat ietekmēt:

• ✔ vai LLM atrod jūsu saturu

• ✔ vai jūsu zīmols ir stingri integrēts

• ✔ vai AI pārskati jūs citē

• ✔ vai ChatGPT un Perplexity izvēlas jūsu URL

• ✔ vai novecojis saturs turpina kaitēt jūsu autoritātei

• ✔ vai jūsu konkurenti dominē semantiskajā vidē

Tā ir SEO nākotne — nevis reitingi, bet pārstāvība AI atmiņas sistēmās.

5. AIO stratēģijas, kas saskan ar LLM apguvi

1. Nostipriniet savas identitātes identitāti

Konsekventa nosaukumu piešķiršana → stabila ievietošana → ilgtermiņa atmiņa.

2. Publicējiet kanoniskus paskaidrojumus

Skaidras definīcijas iztur modeļu kompresiju.

3. Atjauniniet faktus

Tas novērš konsensa pārrakstīšanu un aizmirstību.

4. Veidojiet dziļas tematiskas kopas

Klasteri veido spēcīgas vektoru kopas.

5. Uzlabojiet strukturētos datus un shēmu

Meklēšanas sistēmas dod priekšroku strukturētiem avotiem.

6. Izveidojiet autoritatīvas atpakaļsaites

Autoritāte = relevants = meklēšanas prioritāte.

7. Noņemiet pretrunīgas vai novecojušas lapas

Neatbilstība destabilizē iegultos elementus.

Ranktracker rīki atbalsta katru šo aspektu:

• SERP pārbaudītājs → vienības un semantiskā saskaņošana

• Tīmekļa audits → mašīnlīdzsvarotība

• Atpakaļsaišu pārbaudītājs → autoritātes stiprināšana

• Rangu izsekotājs → ietekmes uzraudzība

• AI rakstu autors → kanoniska formāta saturs

Nobeiguma doma:

LLM jūs neindeksē — tie jūs interpretē.

Saprast, kā LLM mācās, aizmirst un atjaunina, nav akadēmisks jautājums. Tas ir mūsdienu redzamības pamats.

Jo SEO nākotne vairs nav saistīta ar meklētājprogrammām — tā ir saistīta ar AI atmiņu.

Veiksmes gūs tie zīmoli, kas saprot:

• kā nodrošināt modeļus ar uzticamiem signāliem

• kā saglabāt semantisko skaidrību

• kā stiprināt vienību ieguldījumus

• kā saglabāt saskaņotību ar konsensu

• kā atjaunināt saturu AI atgūšanai

• kā novērst pārrakstīšanu modeļa attēlojumā

LLM vadītas atklāšanas laikmetā:

redzamība vairs nav reitings — tā ir atmiņa. Un jūsu uzdevums ir padarīt savu zīmolu neaizmirstamu.