Glosar LLM: Concepte și definiții cheie

Introducere

Lumea modelelor lingvistice de mari dimensiuni se schimbă mai rapid decât orice alt domeniu al tehnologiei. În fiecare lună apar noi arhitecturi, noi instrumente, noi forme de raționament, noi sisteme de recuperare și noi strategii de optimizare — și fiecare dintre acestea introduce un nou strat de terminologie.

Pentru specialiștii în marketing, SEO și strategi digitali, provocarea nu constă doar în utilizarea LLM-urilor, ci și în înțelegerea limbajului tehnologiei care modelează descoperirea în sine.

Acest glosar elimină zgomotul de fond. El definește conceptele cheie care contează în 2025, le explică în termeni practici și le conectează la AIO, GEO și viitorul căutării bazate pe AI. Acesta nu este un simplu dicționar, ci o hartă a ideilor care modelează ecosistemele moderne de AI.

Folosiți-l ca referință fundamentală pentru tot ceea ce ține de LLM-uri, încorporări, token-uri, instruire, recuperare, raționament și optimizare.

A–C: Conceptele de bază

Atenție

Mecanismul din interiorul unui Transformer care permite modelului să se concentreze pe părțile relevante ale unei propoziții, indiferent de poziția lor. Acesta permite LLM-urilor să înțeleagă contextul, relațiile și semnificația pe parcursul secvențelor lungi.

De ce este important: Atenția este coloana vertebrală a întregii inteligențe LLM moderne. O atenție mai bună → un raționament mai bun → citate mai precise.

Optimizarea AI (AIO)

Practica de structurare a conținutului astfel încât sistemele AI să îl poată înțelege, recupera, verifica și cita cu acuratețe.

De ce este important: AIO este noul SEO — fundamental pentru vizibilitatea în AI Overviews, ChatGPT Search și Perplexity.

Aliniere

Procesul de instruire a modelelor pentru a se comporta în concordanță cu intenția umană, standardele de siguranță și obiectivele platformei.

Include:

• RLHF

• SFT

• AI constituțional

• modelarea preferințelor

De ce este important: Modelele aliniate oferă răspunsuri mai previzibile și mai utile — și evaluează conținutul dvs. mai precis.

Model autoregresiv

Un model care generează rezultate câte un token pe rând, fiecare fiind influențat de tokenurile anterioare.

De ce este important: Acest lucru explică de ce claritatea și structura îmbunătățesc calitatea generării — modelul construiește semnificația în mod secvențial.

Retropropagare

Algoritmul de antrenare care ajustează ponderile modelului prin calcularea gradientelor de eroare. Acesta este modul în care un LLM „învață”.

Părtinire

Modele în rezultatele modelului influențate de date de antrenare distorsionate sau dezechilibrate.

De ce este important: Părtinirea poate afecta modul în care marca sau subiectul dvs. este reprezentat sau omis în răspunsurile generate de IA.

Lanțul de gândire (CoT)

O tehnică de raționament în care modelul descompune problemele pas cu pas, în loc să sară la un răspuns final.

De ce este important: Modelele mai inteligente (GPT-5, Claude 3.5, Gemini 2.0) utilizează lanțuri de gândire interne pentru a produce un raționament mai profund.

Citări (în căutarea AI)

Sursele pe care sistemele AI le includ sub răspunsurile generate. Echivalentul „poziției zero” pentru căutarea generativă.

De ce este important: A fi citat este noul indicator de vizibilitate.

Fereastra de context

Cantitatea de text pe care un LLM o poate procesa într-o singură interacțiune.

Variază între:

• 32k (modele mai vechi)

• 200k–2M (modele moderne)

• 10 milioane+ tokenuri în arhitecturi de frontieră

De ce este important: Ferestrele mari permit modelelor să analizeze site-uri web sau documente întregi dintr-o singură dată — crucial pentru AIO.

D–H: Mecanisme și modele

Transformator numai decodor

Arhitectura din spatele modelelor GPT. Este specializat în generare și raționament.

Încorporare

O reprezentare matematică a semnificației. Cuvintele, propozițiile, documentele și chiar mărcile sunt transformate în vectori.

De ce este important: Încorporările determină modul în care IA înțelege conținutul dvs. și dacă marca dvs. apare în răspunsurile generate.

Spațiu de încorporare / Spațiu vectorial

„Harta” multidimensională în care se află încorporările. Conceptele similare se grupează împreună.

De ce este important: Acesta este adevăratul sistem de clasificare pentru LLM-uri.

Entitate

Un concept stabil, recunoscut de mașini, cum ar fi:

• Ranktracker

• Căutare cuvinte cheie

• Platformă SEO

• ChatGPT

• Căutare Google

De ce este important: LLM-urile se bazează mult mai mult pe relațiile dintre entități decât pe potrivirea cuvintelor cheie.

Învățare cu puține exemple / fără exemple

Capacitatea unui model de a efectua sarcini cu exemple minime (few-shot) sau fără exemple (zero-shot).

Reglaj fin

Instruire suplimentară aplicată unui model de bază pentru a-l specializa pentru un domeniu sau un comportament specific.

Optimizarea motorului generativ (GEO)

Optimizare specifică pentru răspunsurile generate de IA. Se concentrează pe a deveni o sursă credibilă pentru sistemele de căutare bazate pe LLM.

GPU / TPU

Procesoare specializate utilizate pentru antrenarea LLM la scară largă.

Halucinație

Când un LLM generează informații incorecte, nefondate sau fabricate.

De ce este important: Halucinațiile scad pe măsură ce modelele obțin date de antrenare mai bune, încorporări mai bune și recuperare mai puternică.

I–L: Antrenare, interpretare și limbaj

Inferență

Procesul de generare a rezultatelor dintr-un LLM după finalizarea antrenării.

Reglarea instrucțiunilor

Antrenarea unui model pentru a urma instrucțiunile utilizatorului în mod fiabil.

Acest lucru face ca LLM-urile să pară „utile”.

Limită de cunoștințe

Data după care modelul nu mai are date de antrenare. Sistemele cu recuperare augmentată ocolesc parțial această limitare.

Grafic de cunoștințe

O reprezentare structurată a entităților și a relațiilor dintre acestea. Căutarea Google și LLM-urile moderne utilizează aceste grafice pentru a fundamenta înțelegerea.

Model lingvistic de mari dimensiuni (LLM)

O rețea neuronală bazată pe Transformer, antrenată pe seturi mari de date pentru a raționa, genera și înțelege limbajul.

LoRA (Adaptare de rang inferior)

O metodă de reglare fină a modelelor în mod eficient, fără a modifica fiecare parametru.

M–Q: Comportamente și sisteme ale modelului

Mixture-of-Experts (MoE)

O arhitectură în care mai multe submodele neuronale „experte” gestionează diferite sarcini, cu o rețea de rutare care alege expertul care trebuie activat.

De ce este important: Modelele MoE (GPT-5, Gemini Ultra) sunt mult mai eficiente și mai capabile la scară largă.

Alinierea modelelor

Vezi „Aliniere” — se concentrează pe siguranță și potrivirea intențiilor.

Ponderile modelului

Parametrii numerici învățați în timpul antrenamentului. Aceștia definesc comportamentul modelului.

Model multimodal

Un model care acceptă mai multe tipuri de intrări:

• text

• imagini

• audio

• video

• PDF

• cod

De ce este important: LLM-urile multimodale (GPT-5, Gemini, Claude 3.5) pot interpreta pagini web întregi în mod holistic.

Înțelegerea limbajului natural (NLU)

Capacitatea modelului de a interpreta semnificația, contextul și intenția.

Rețea neuronală

Un sistem stratificat de noduri interconectate (neuroni) utilizat pentru a învăța modele.

Ontologie

O reprezentare structurată a conceptelor și categoriilor dintr-un domeniu.

Număr de parametri

Numărul de ponderi învățate într-un model.

De ce este important: Mai mulți parametri → capacitate de reprezentare mai mare, dar nu întotdeauna performanță mai bună.

Codificare pozițională

Informații adăugate la tokenuri, astfel încât modelul să cunoască ordinea cuvintelor într-o propoziție.

Ingineria prompturilor

Crearea de intrări pentru a obține rezultatele dorite dintr-un LLM.

R–T: Dinamica recuperării, raționamentului și antrenării

RAG (Generare augmentată prin recuperare)

Un sistem în care un LLM recuperează documente externe înainte de a genera un răspuns.

De ce este important: RAG reduce dramatic halucinațiile și îmbunătățește căutarea AI (ChatGPT Search, Perplexity, Gemini).

Motor de raționament

Mecanismul intern care permite unui LLM să efectueze analize în mai mulți pași.

LLM-urile de nouă generație (GPT-5, Claude 3.5) includ:

• lanț de gândire

• utilizarea instrumentelor

• planificare

• auto-reflecție

Învățare prin întărire din feedback-ul uman (RLHF)

Un proces de instruire în care oamenii evaluează rezultatele modelului, contribuind la orientarea comportamentului.

Re-clasificare

Un proces de recuperare care reordonează documentele în funcție de calitate și relevanță.

Sistemele de căutare AI utilizează re-clasificarea pentru a selecta sursele de citare.

Căutare semantică

Căutare bazată pe încorporări, mai degrabă decât pe cuvinte cheie.

Autoatenție

Un mecanism care permite modelului să evalueze importanța diferitelor cuvinte dintr-o propoziție în raport unul cu celălalt.

Softmax

O funcție matematică utilizată pentru a transforma logiturile în probabilități.

Reglaj fin supravegheat (SFT)

Antrenarea manuală a modelului pe exemple selectate de comportament adecvat.

Token

Cea mai mică unitate de text procesată de un LLM. Poate fi:

• un cuvânt întreg

• un subcuvânt

• punctuație

• un simbol

Tokenizare

Procesul de împărțire a textului în tokenuri.

Transformer

Arhitectura neuronală din spatele LLM-urilor moderne.

U–Z: Concepte avansate și tendințe emergente

Baza de date vectorială

O bază de date optimizată pentru stocarea și recuperarea încorporărilor. Utilizată intens în sistemele RAG.

Similaritate vectorială

O măsură a cât de apropiate sunt două încorporări în spațiul vectorial.

De ce este important: Selectarea citatelor și potrivirea semantică depind ambele de similitudine.

Legarea ponderilor

O tehnică utilizată pentru a reduce numărul de parametri prin partajarea ponderilor între straturi.

Generalizarea zero-shot

Capacitatea modelului de a îndeplini corect sarcini pentru care nu a fost antrenat în mod specific.

Recuperare zero-shot

Când un sistem AI recuperează documente corecte fără exemple anterioare.

De ce este important acest glosar pentru AIO, SEO și descoperirea AI

Trecerea de la motoarele de căutare → motoarele AI înseamnă:

• descoperirea este acum semantică

• clasificare → citare

• cuvinte cheie → entități

• factori de pagină → factori vectoriali

• SEO → AIO/GEO

Înțelegerea acestor termeni:

• îmbunătățește strategia AIO

• consolidează optimizarea entităților

• clarifică modul în care modelele AI interpretează marca dvs.

• ajută la diagnosticarea halucinațiilor AI

• creează clustere de conținut mai bune

• ghidează utilizarea instrumentului Ranktracker

• asigură viitorul marketingului dvs.

Cu cât înțelegeți mai bine limbajul LLM-urilor, cu atât înțelegeți mai bine cum să obțineți vizibilitate în interiorul acestora.

Acest glosar este punctul tău de referință — dicționarul noului ecosistem de descoperire bazat pe AI.