LLM vārdnīca: Galvenie jēdzieni un definīcijas

Ievads

Lielu valodas modeļu pasaule mainās ātrāk nekā jebkura cita tehnoloģiju joma. Katru mēnesi parādās jaunas arhitektūras, jauni rīki, jaunas domāšanas formas, jaunas atgūšanas sistēmas un jaunas optimizācijas stratēģijas — un katra no tām ievieš vēl vienu terminoloģijas slāni.

Mārketinga speciālistiem, SEO un digitālajiem stratēģiem izaicinājums ir ne tikai LLM izmantošana, bet arī tehnoloģijas valodas izpratne, kas veido atklājumus.

Šis glosārijs palīdz izvairīties no neskaidrībām. Tajā ir definēti galvenie jēdzieni, kas būs nozīmīgi 2025. gadā, tie ir izskaidroti praktiskā valodā un saistīti ar AIO, GEO un AI vadītas meklēšanas nākotni. Šis nav vienkāršs vārdnīca — tā ir ideju karte, kas veido mūsdienu AI ekosistēmas.

Izmantojiet to kā pamata atsauci visam, kas saistīts ar LLM, iegultiem, žetoniem, apmācību, atgūšanu, secinājumiem un optimizāciju.

A–C: Pamata jēdzieni

Uzmanība

Transformer iekšējais mehānisms, kas ļauj modelim koncentrēties uz atbilstošajām teikuma daļām neatkarīgi no to pozīcijas. Tas ļauj LLM saprast kontekstu, attiecības un nozīmi garās sekvencēs.

Kāpēc tas ir svarīgi: Uzmanība ir visu mūsdienu LLM intelekta pamatā. Labāka uzmanība → labāka secināšana → precīzākas citātas.

AI optimizācija (AIO)

Prakse, kā strukturēt saturu, lai AI sistēmas varētu to precīzi saprast, atrast, pārbaudīt un citēt.

Kāpēc tas ir svarīgi: AIO ir jaunais SEO — pamats redzamībai AI pārskatos, ChatGPT meklēšanā un Perplexity.

Saskaņošana

Procesā, kurā modeļi tiek apmācīti rīkoties saskaņā ar cilvēku nodomiem, drošības standartiem un platformas mērķiem.

Ietver:

• RLHF

• SFT

• konstitucionālā AI

• preferenču modelēšana

Kāpēc tas ir svarīgi: Saskaņoti modeļi sniedz paredzamākas, noderīgākas atbildes un precīzāk novērtē jūsu saturu.

Autoregresīvais modelis

Modelis, kas ģenerē rezultātu pa vienam simbolam, katram no kuriem ietekmi rada iepriekšējie simboli.

Kāpēc tas ir svarīgi: Tas izskaidro, kāpēc skaidrība un struktūra uzlabo ģenerēšanas kvalitāti — modelis veido nozīmi secīgi.

Atpakaļizplatīšana

Apmācības algoritms, kas pielāgo modeļa svara koeficientus, aprēķinot kļūdu gradientus. Tā LLM “mācās”.

Novirze

Modeļa izvades modeļi, kurus ietekmē neobjektīvi vai nelīdzsvaroti apmācības dati.

Kāpēc tas ir svarīgi: Priekšstati var ietekmēt to, kā jūsu zīmols vai tēma tiek attēlota vai izlaista AI ģenerētajās atbildēs.

Domu ķēde (CoT)

Loģiskās domāšanas metode, kurā modelis sadala problēmas pa posmiem, nevis pāriet uz galīgo atbildi.

Kāpēc tas ir svarīgi: Viedāki modeļi (GPT-5, Claude 3.5, Gemini 2.0) izmanto iekšējās domāšanas ķēdes, lai veiktu dziļāku loģisko secināšanu.

Atsauces (AI meklēšanā)

Avoti, kurus AI sistēmas iekļauj zem ģenerētajām atbildēm. Līdzvērtīgi “pozīcijai nulle” ģeneratīvajā meklēšanā.

Kāpēc tas ir svarīgi: Citēšana ir jauns redzamības rādītājs.

Konteksta logs

Teksta apjoms, ko LLM var apstrādāt vienā mijiedarbībā.

Diapazons:

• 32k (vecāki modeļi)

• 200k–2M (mūsdienīgi modeļi)

• 10 miljonu+ žetoni robežarhitektūrās

Kāpēc tas ir svarīgi: Lielas logu platības ļauj modeļiem analizēt veselas tīmekļa vietnes vai dokumentus vienā reizē — tas ir ļoti svarīgi AIO.

D–H: Mehānismi un modeļi

Tikai dekodera transformators

GPT modeļu arhitektūra. Tā specializējas ģenerēšanā un secinājumos.

Iegultā

Matemātisks nozīmes attēlojums. Vārdi, teikumi, dokumenti un pat zīmoli tiek pārvērsti vektoriem.

Kāpēc tas ir svarīgi: Iegultie elementi nosaka, kā AI saprot jūsu saturu — un vai jūsu zīmols parādās ģenerētajās atbildēs.

Iegultā telpa / vektoru telpa

Daudzdimensionāla “karte”, kurā atrodas iegultie elementi. Līdzīgi jēdzieni tiek grupēti kopā.

Kāpēc tas ir svarīgi: Tā ir reālā LLM reitingu sistēma.

Entitāte

Stabils, mašīnām atpazīstams jēdziens, piemēram:

• Ranktracker

• Atslēgvārdu meklētājs

• SEO platforma

• ChatGPT

• Google meklēšana

Kāpēc tas ir svarīgi: LLM daudz vairāk balstās uz entītiju attiecībām nekā uz atslēgvārdu saskaņošanu.

Dažu mēģinājumu / nulles mēģinājumu apmācība

Modeļa spēja veikt uzdevumus ar minimālu piemēru skaitu (few-shot) vai bez piemēriem (zero-shot).

Precizēšana

Papildu apmācība, kas tiek piemērota bāzes modelim, lai to specializētu konkrētai jomai vai uzvedībai.

Ģeneratīvā dzinēja optimizācija (GEO)

Optimizācija, kas paredzēta īpaši AI ģenerētiem atbildēm. Koncentrējas uz to, lai kļūtu par uzticamu atsauci LLM balstītām meklēšanas sistēmām.

GPU / TPU

Specializēti procesori, ko izmanto LLM apmācībai lielā mērogā.

Halucinācija

Kad LLM ģenerē nepareizu, nepamatotu vai izdomātu informāciju.

Kāpēc tas ir svarīgi: Halucinācijas samazinās, kad modeļi iegūst labākus apmācības datus, labākus iegultos elementus un spēcīgāku atgūšanu.

I–L: Apmācība, interpretācija un valoda

Secinājums

Procesā, kurā pēc apmācības pabeigšanas tiek ģenerēts LLM izvades rezultāts.

Instrukciju pielāgošana

Modeļa apmācība, lai tas uzticami izpildītu lietotāja instrukcijas.

Tas padara LLM par “noderīgu”.

Zināšanu pārtraukums

Datums, pēc kura modelim vairs nav apmācības datu. Atgūšanas papildinātas sistēmas daļēji apiet šo ierobežojumu.

Zināšanu grafiks

Strukturēts entītiju un to savstarpējo attiecību attēlojums. Google Search un modernie LLM izmanto šos grafikus, lai pamatotu izpratni.

Liela valodas modeļa (LLM)

Transformer bāzes neironu tīkls, kas apmācīts uz lieliem datu kopumiem, lai spriestu, ģenerētu un saprastu valodu.

LoRA (zemas pakāpes adaptācija)

Metode modeļu efektīvai precizēšanai, nemainot katru parametru.

M–Q: modeļu uzvedība un sistēmas

Ekspertu kombinācija (MoE)

Arhitektūra, kurā vairāki “ekspertu” neironu apakšmodeļi veic dažādas uzdevumus, bet maršrutēšanas tīkls izvēlas, kuru ekspertu aktivizēt.

Kāpēc tas ir svarīgi: MoE modeļi (GPT-5, Gemini Ultra) ir daudz efektīvāki un spējīgi darboties lielā mērogā.

Modeļu saskaņošana

Skatīt „Saskaņošana” — koncentrējas uz drošību un nolūka saskaņošanu.

Modeļu svari

Skaitliskie parametri, kas apgūti apmācības laikā. Tie nosaka modeļa darbību.

Multimodāls modelis

Modelis, kas pieņem vairāku veidu ievadi:

• teksts

• attēli

• audio

• video

• PDF

• kods

Kāpēc tas ir svarīgi: Multimodālie LLM (GPT-5, Gemini, Claude 3.5) var interpretēt veselas tīmekļa lapas holistiski.

Dabiskās valodas izpratne (NLU)

Modeļa spēja interpretēt nozīmi, kontekstu un nolūku.

Neironu tīkls

Sluoksnveida sistēma, kas sastāv no savstarpēji savienotiem mezgliem (neuroniem) un ko izmanto, lai apgūtu modeļus.

Ontoloģija

Strukturēts jēdzienu un kategoriju attēlojums konkrētā jomā.

Parametru skaits

Modelī apgūto svara koeficientu skaits.

Kāpēc tas ir svarīgi: Vairāk parametru → lielāka attēlošanas spēja, bet ne vienmēr labāka veiktspēja.

Pozicionālā kodēšana

Informācija, kas pievienota simboliem, lai modelis zinātu vārdu secību teikumā.

Prompt inženierija

Ievadīšanas izstrāde, lai iegūtu vēlamo rezultātu no LLM.

R–T: atgūšana, secināšana un apmācības dinamika

RAG (atgūšana ar papildu ģenerēšanu)

Sistēma, kurā LLM pirms atbildes ģenerēšanas atgūst ārējos dokumentus.

Kāpēc tas ir svarīgi: RAG ievērojami samazina halucinācijas un uzlabo AI meklēšanu (ChatGPT Search, Perplexity, Gemini).

Loģiskās secināšanas mehānisms

Iekšējais mehānisms, kas ļauj LLM veikt daudzpakāpju analīzi.

Nākamās paaudzes LLM (GPT-5, Claude 3.5) ietver:

• domu ķēde

• instrumentu izmantošana

• plānošana

• pašrefleksija

Pastiprināta mācīšanās no cilvēku atsauksmēm (RLHF)

Apmācības process, kurā cilvēki novērtē modeļa rezultātus, palīdzot virzīt uzvedību.

Pārkārtošana

Atgūšanas process, kas pārkārto dokumentus pēc kvalitātes un atbilstības.

AI meklēšanas sistēmas izmanto pārkārtošanu, lai izvēlētos citātu avotus.

Semantiskā meklēšana

Meklēšana, kas balstās uz iegultiem elementiem, nevis atslēgvārdiem.

Pašuzmanība

Mehānisms, kas ļauj modelim novērtēt dažādu vārdu nozīmi teikumā attiecībā pret citiem vārdiem.

Softmax

Matemātiska funkcija, ko izmanto, lai pārvērstu logitus varbūtībās.

Uzraudzīta precizēšana (SFT)

Modeļa manuāla apmācība, izmantojot atlasītus labas uzvedības piemērus.

Token

Mazākā teksta vienība, ko apstrādā LLM. Var būt:

• vesels vārds

• daļvārds

• interpunkcija

• simbols

Tokenizācija

Procesā, kurā teksts tiek sadalīts simbolos.

Transformators

Neironu arhitektūra, kas ir mūsdienu LLM pamatā.

U–Z: Papildu jēdzieni un jaunākās tendences

Vektoru datu bāze

Datubāze, kas optimizēta iegultņu uzglabāšanai un izguvei. Plaši izmanto RAG sistēmās.

Vektoru līdzība

Mērījums, kas parāda, cik tuvu divas iegultās informācijas ir vektoru telpā.

Kāpēc tas ir svarīgi: Citatas atlase un semantiskā saskaņošana ir atkarīgas no līdzības.

Svara saistīšana

Tehnika, ko izmanto, lai samazinātu parametru skaitu, sadalot svara koeficientus starp slāņiem.

Zero-Shot generalizācija

Modeļa spēja pareizi veikt uzdevumus, kuriem tas nekad nav bijis īpaši apmācīts.

Zero-Shot atgūšana

Kad AI sistēma atgūst pareizos dokumentus bez iepriekšējiem piemēriem.

Kāpēc šis glosārijs ir svarīgs AIO, SEO un AI atklāšanai

Pāreja no meklētājprogrammām uz AI programmām nozīmē:

• atklājums tagad ir semantisks

• rangs → citāts

• atslēgvārdi → vienības

• lapas faktori → vektoru faktori

• SEO → AIO/GEO

Šo terminu izpratne:

• uzlabo AIO stratēģiju

• nostiprina vienību optimizāciju

• paskaidro, kā AI modeļi interpretē jūsu zīmolu

• palīdz diagnosticēt AI halucinācijas

• veido labākus satura kopumus

• palīdz izmantot Ranktracker rīku

• nodrošina jūsu mārketinga nākotnes drošību

Jo labāk jūs saprotat LLM valodu, jo labāk jūs saprotat, kā iegūt redzamību tajās.

Šis glosārijs ir jūsu atsauces punkts — jaunās AI vadītās atklāšanas ekosistēmas vārdnīca.