Glosariusz LLM: Kluczowe pojęcia i definicje

Wprowadzenie

Świat dużych modeli językowych zmienia się szybciej niż jakakolwiek inna dziedzina technologii. Co miesiąc pojawiają się nowe architektury, nowe narzędzia, nowe formy rozumowania, nowe systemy wyszukiwania i nowe strategie optymalizacji — a każda z nich wprowadza kolejną warstwę terminologii.

Dla marketerów, specjalistów SEO i strategów cyfrowych wyzwaniem jest nie tylko korzystanie z LLM, ale także zrozumienie języka technologii kształtującej samo odkrywanie.

Niniejszy słownik pomaga uporządkować tę wiedzę. Zawiera definicje kluczowych pojęć, które będą miały znaczenie w 2025 r., wyjaśnia je w praktyczny sposób i łączy z AIO, GEO oraz przyszłością wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji. Nie jest to zwykły słownik — to mapa idei kształtujących współczesne ekosystemy sztucznej inteligencji.

Wykorzystaj go jako podstawowe źródło informacji na temat wszystkiego, co dotyczy modeli LLM, osadzania, tokenów, szkolenia, wyszukiwania, wnioskowania i optymalizacji.

A–C: Podstawowe pojęcia

Uwaga

Mechanizm wewnątrz transformatora, który pozwala modelowi skupić się na istotnych częściach zdania, niezależnie od ich pozycji. Umożliwia modelom LLM zrozumienie kontekstu, relacji i znaczenia w długich sekwencjach.

Dlaczego ma to znaczenie: Uwaga jest podstawą całej współczesnej inteligencji LLM. Lepsza uwaga → lepsze rozumowanie → dokładniejsze cytaty.

Optymalizacja AI (AIO)

Praktyka polegająca na strukturyzowaniu treści w taki sposób, aby systemy AI mogły je dokładnie zrozumieć, odnaleźć, zweryfikować i cytować.

Dlaczego ma to znaczenie: AIO to nowe SEO — podstawa widoczności w przeglądach AI, wyszukiwarce ChatGPT i Perplexity.

Dostosowanie

Proces szkolenia modeli, aby zachowywały się zgodnie z intencjami człowieka, standardami bezpieczeństwa i celami platformy.

Obejmuje:

• RLHF

• SFT

• AI konstytucyjna

• modelowanie preferencji

Dlaczego ma to znaczenie: Dostosowane modele dostarczają bardziej przewidywalnych, użytecznych odpowiedzi — i dokładniej oceniają treści.

Model autoregresyjny

Model, który generuje wyniki pojedynczo, a każdy z nich jest uzależniony od poprzednich.

Dlaczego ma to znaczenie: Wyjaśnia to, dlaczego przejrzystość i struktura poprawiają jakość generowania — model buduje znaczenie sekwencyjnie.

Backpropagacja

Algorytm szkoleniowy, który dostosowuje wagi modelu poprzez obliczanie gradientów błędów. W ten sposób „uczy się” LLM.

Błąd

Wzorce w wynikach modelu, na które wpływają wypaczone lub niezrównoważone dane szkoleniowe.

Dlaczego ma to znaczenie: Błąd systematyczny może wpływać na to, jak Twoja marka lub temat są przedstawiane lub pomijane w odpowiedziach generowanych przez sztuczną inteligencję.

Łańcuch myśli (CoT)

Technika rozumowania, w której model rozkłada problemy na poszczególne etapy, zamiast przechodzić od razu do ostatecznej odpowiedzi.

Dlaczego ma to znaczenie: Inteligentniejsze modele (GPT-5, Claude 3.5, Gemini 2.0) wykorzystują wewnętrzne łańcuchy myśli, aby uzyskać głębsze rozumowanie.

Cytaty (w wyszukiwarce AI)

Źródła, które systemy AI umieszczają pod generowanymi odpowiedziami. Odpowiednik „pozycji zerowej” w wyszukiwaniu generatywnym.

Dlaczego ma to znaczenie: Bycie cytowanym jest nowym wskaźnikiem widoczności.

Okno kontekstowe

Ilość tekstu, którą LLM może przetworzyć podczas jednej interakcji.

Zakres:

• 32 tys. (starsze modele)

• 200 tys. – 2 mln (nowoczesne modele)

• 10 mln+ tokenów w architekturze typu frontier

Dlaczego ma to znaczenie: Duże okna pozwalają modelom analizować całe strony internetowe lub dokumenty jednocześnie — ma to kluczowe znaczenie dla AIO.

D–H: Mechanizmy i modele

Transformator tylko z dekoderem

Architektura modeli GPT. Specjalizuje się w generowaniu i wnioskowaniu.

Osadzanie

Matematyczna reprezentacja znaczenia. Słowa, zdania, dokumenty, a nawet marki są przekształcane wektory.

Dlaczego ma to znaczenie: Osadzanie decyduje o tym, jak sztuczna inteligencja rozumie Twoje treści — i czy Twoja marka pojawia się w generowanych odpowiedziach.

Przestrzeń osadzania / przestrzeń wektorowa

Wielowymiarowa „mapa”, na której znajdują się osadzenia. Podobne pojęcia są zgrupowane razem.

Dlaczego ma to znaczenie: Jest to prawdziwy system rankingowy dla modeli LLM.

Entity

Stabilna, rozpoznawalna przez maszynę koncepcja, taka jak:

• Ranktracker

• Wyszukiwarka słów kluczowych

• Platforma SEO

• ChatGPT

• Wyszukiwarka Google

Dlaczego ma to znaczenie: LLM opierają się w znacznie większym stopniu na relacjach między encjami niż na dopasowywaniu słów kluczowych.

Uczenie się na podstawie niewielkiej liczby przykładów / bez przykładów

Zdolność modelu do wykonywania zadań przy minimalnej liczbie przykładów (few-shot) lub bez przykładów (zero-shot).

Dostrajanie

Dodatkowe szkolenie zastosowane do modelu bazowego w celu dostosowania go do konkretnej dziedziny lub zachowania.

Optymalizacja silnika generatywnego (GEO)

Optymalizacja specjalnie dla odpowiedzi generowanych przez sztuczną inteligencję. Koncentruje się na uzyskaniu wiarygodności jako źródło cytowań dla systemów wyszukiwania opartych na LLM.

GPU / TPU

Specjalistyczne procesory używane do szkolenia modeli LLM na dużą skalę.

Halucynacja

Sytuacja, w której model LLM generuje nieprawidłowe, niepoparte dowodami lub sfabrykowane informacje.

Dlaczego ma to znaczenie: Halucynacje zmniejszają się wraz z poprawą jakości danych szkoleniowych modeli, lepszym osadzaniem i silniejszym wyszukiwaniem.

I–L: Trening, interpretacja i język

Wnioskowanie

Proces generowania wyników przez LLM po zakończeniu szkolenia.

Dostosowywanie instrukcji

Szkolenie modelu w celu niezawodnego wykonywania instrukcji użytkownika.

Dzięki temu modele LLM wydają się „pomocne”.

Cięcie wiedzy

Data, po której model nie ma już danych szkoleniowych. Systemy wspomagane wyszukiwaniem częściowo omijają to ograniczenie.

Graf wiedzy

Strukturalna reprezentacja podmiotów i relacji między nimi. Wyszukiwarka Google i nowoczesne modele LLM wykorzystują te wykresy do zrozumienia kontekstu.

Duży model językowy (LLM)

Sieć neuronowa oparta na transformatorze, szkolona na dużych zbiorach danych w celu rozumowania, generowania i rozumienia języka.

LoRA (adaptacja niskiego rzędu)

Metoda efektywnego dostrajania modeli bez modyfikowania każdego parametru.

M–Q: Zachowania modeli i systemy

Mieszanka ekspertów (MoE)

Architektura, w której wiele „eksperckich” podmodeli neuronowych obsługuje różne zadania, a sieć routingu wybiera, który ekspert ma zostać aktywowany.

Dlaczego ma to znaczenie: Modele MoE (GPT-5, Gemini Ultra) są znacznie bardziej wydajne i wydajne w skali.

Dostosowanie modelu

Zobacz „Dostosowanie” — skupia się na bezpieczeństwie i dopasowaniu intencji.

Wagi modelu

Parametry numeryczne nauczone podczas szkolenia. Określają one zachowanie modelu.

Model multimodalny

Model, który akceptuje wiele rodzajów danych wejściowych:

• tekst

• obrazy

• audio

• wideo

• Pliki PDF

• kod

Dlaczego ma to znaczenie: Wielomodalne modele LLM (GPT-5, Gemini, Claude 3.5) mogą interpretować całe strony internetowe w sposób holistyczny.

Rozumienie języka naturalnego (NLU)

Zdolność modelu do interpretowania znaczenia, kontekstu i intencji.

Sieć neuronowa

Warstwowy system połączonych ze sobą węzłów (neuronów) służący do uczenia się wzorców.

Ontologia

Strukturalna reprezentacja pojęć i kategorii w danej dziedzinie.

Liczba parametrów

Liczba wyuczonych wag w modelu.

Dlaczego ma to znaczenie: Więcej parametrów → większa zdolność reprezentacyjna, ale nie zawsze lepsza wydajność.

Kodowanie pozycyjne

Informacje dodane do tokenów, dzięki którym model rozpoznaje kolejność słów w zdaniu.

Inżynieria podpowiedzi

Tworzenie danych wejściowych w celu uzyskania pożądanych wyników z modelu LLM.

R–T: Dynamika wyszukiwania, wnioskowania i szkolenia

RAG (generowanie wspomagane wyszukiwaniem)

System, w którym LLM pobiera dokumenty zewnętrzne przed wygenerowaniem odpowiedzi.

Dlaczego ma to znaczenie: RAG znacznie ogranicza halucynacje i usprawnia wyszukiwanie AI (ChatGPT Search, Perplexity, Gemini).

Silnik wnioskowania

Wewnętrzny mechanizm, który umożliwia LLM przeprowadzanie wieloetapowej analizy.

LLM nowej generacji (GPT-5, Claude 3.5) obejmują:

• łańcuch myśli

• wykorzystanie narzędzi

• planowanie

• autorefleksja

Uczenie się wzmacniające na podstawie informacji zwrotnych od ludzi (RLHF)

Proces szkolenia, w którym ludzie oceniają wyniki modelu, pomagając kierować jego zachowaniem.

Ponowne rankingowanie

Proces wyszukiwania, który zmienia kolejność dokumentów pod kątem jakości i trafności.

Systemy wyszukiwania oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują ponowne rankingowanie do wybierania źródeł cytatów.

Wyszukiwanie semantyczne

Wyszukiwanie oparte na osadzeniach, a nie słowach kluczowych.

Samoczynna uwaga

Mechanizm umożliwiający modelowi ocenę znaczenia poszczególnych słów w zdaniu względem siebie.

Softmax

Funkcja matematyczna służąca do przekształcania logitów w prawdopodobieństwa.

Nadzorowane dostrajanie (SFT)

Ręczne szkolenie modelu na podstawie wyselekcjonowanych przykładów prawidłowego zachowania.

Token

Najmniejsza jednostka tekstu przetwarzana przez LLM. Może to być:

• całe słowo

• część słowa

• interpunkcja

• symbol

Tokenizacja

Proces dzielenia tekstu na tokeny.

Transformer

Architektura neuronowa stanowiąca podstawę nowoczesnych modeli LLM.

U–Z: Zaawansowane koncepcje i pojawiające się trendy

Baza danych wektorowych

Baza danych zoptymalizowana do przechowywania i odzyskiwania osadzeń. Często wykorzystywana w systemach RAG.

Podobieństwo wektorowe

Miara tego, jak blisko siebie znajdują się dwa osadzenia w przestrzeni wektorowej.

Dlaczego ma to znaczenie: Wybór cytatów i dopasowanie semantyczne zależą od podobieństwa.

Wiązanie wag

Technika stosowana w celu zmniejszenia liczby parametrów poprzez współdzielenie wag między warstwami.

Uogólnienie zero-shot

Zdolność modelu do poprawnego wykonywania zadań, do których nie został specjalnie przeszkolony.

Wyszukiwanie zero-shot

Sytuacja, w której system AI wyszukuje prawidłowe dokumenty bez wcześniejszych przykładów.

Dlaczego ten słownik ma znaczenie dla AIO, SEO i odkrywania AI

Przejście od wyszukiwarek → silników AI oznacza:

• odkrycie jest teraz semantyczne

• ranking → cytowanie

• słowa kluczowe → jednostki

• czynniki strony → czynniki wektorowe

• SEO → AIO/GEO

Zrozumienie tych terminów:

• poprawia strategię AIO

• wzmacnia optymalizację podmiotów

• wyjaśnia, w jaki sposób modele AI interpretują Twoją markę

• pomaga diagnozować halucynacje AI

• tworzy lepsze klastry treści

• pomaga w korzystaniu z narzędzia Ranktracker

• zabezpiecza marketing na przyszłość

Im lepiej rozumiesz język LLM, tym lepiej rozumiesz, jak uzyskać wgląd w ich działanie.

Ten słownik jest punktem odniesienia — słownikiem nowego ekosystemu odkrywania opartego na sztucznej inteligencji.