Slovník LLM: Kľúčové pojmy a definície

Úvod

Svet veľkých jazykových modelov sa mení rýchlejšie ako akákoľvek iná oblasť technológií. Každý mesiac sa objavujú nové architektúry, nové nástroje, nové formy uvažovania, nové vyhľadávacie systémy a nové optimalizačné stratégie – a každá z nich prináša ďalšiu vrstvu terminológie.

Pre marketingových špecialistov, SEO špecialistov a digitálnych stratégov nie je výzvou len používanie LLM, ale aj pochopenie jazyka technológie, ktorá formuje samotné vyhľadávanie.

Tento glosár vám pomôže zorientovať sa v tejto oblasti. Definuje kľúčové pojmy, ktoré budú dôležité v roku 2025, vysvetľuje ich v praktických pojmoch a spája ich s AIO, GEO a budúcnosťou vyhľadávania založeného na umelej inteligencii. Nie je to jednoduchý slovník – je to mapa myšlienok, ktoré formujú moderné ekosystémy umelej inteligencie.

Použite ho ako základný referenčný zdroj pre všetko, čo súvisí s LLM, vkladaním, tokenmi, trénovaním, vyhľadávaním, uvažovaním a optimalizáciou.

A–C: Základné pojmy

Pozornosť

Mechanizmus vnútri transformátora, ktorý umožňuje modelu zamerať sa na relevantné časti vety bez ohľadu na ich pozíciu. Umožňuje LLM pochopiť kontext, vzťahy a význam v dlhých sekvenciách.

Prečo je to dôležité: Pozornosť je základom všetkej modernej inteligencie LLM. Lepšia pozornosť → lepšie uvažovanie → presnejšie citácie.

Optimalizácia umelej inteligencie (AIO)

Prax štruktúrovania obsahu tak, aby systémy AI mohli presne porozumieť, vyhľadať, overiť a citovať ho.

Prečo je to dôležité: AIO je nové SEO – základ pre viditeľnosť v prehľadoch AI, vyhľadávaní ChatGPT a Perplexity.

Zosúladenie

Proces trénovania modelov, aby sa správali v súlade s ľudskými zámermi, bezpečnostnými štandardmi a cieľmi platformy.

Zahŕňa:

• RLHF

• SFT

• konštitučná umelá inteligencia

• modelovanie preferencií

Prečo je to dôležité: Zosúladené modely poskytujú predvídateľnejšie a užitočnejšie odpovede a presnejšie hodnotia váš obsah.

Autoregresívny model

Model, ktorý generuje výstup po jednom tokenu, pričom každý token je ovplyvnený predchádzajúcimi tokenmi.

Prečo je to dôležité: To vysvetľuje, prečo jasnosť a štruktúra zlepšujú kvalitu generovania – model buduje význam postupne.

Spätné šírenie

Algoritmus trénovania, ktorý upravuje váhy modelu výpočtom gradientov chýb. Takto sa LLM „učí“.

Zaujatosť

Vzory vo výstupe modelu ovplyvnené skreslenými alebo nevyváženými trénovacími údajmi.

Prečo je to dôležité: Predsudky môžu ovplyvniť to, ako je vaša značka alebo téma reprezentovaná alebo vynechaná v odpovediach generovaných umelou inteligenciou.

Reťazec myšlienok (CoT)

Technika uvažovania, pri ktorej model rozkladá problémy krok za krokom namiesto toho, aby skočil k konečnej odpovedi.

Prečo je to dôležité: Inteligentnejšie modely (GPT-5, Claude 3.5, Gemini 2.0) používajú interné reťazce myšlienok na vytvorenie hlbšieho uvažovania.

Citácie (v AI vyhľadávaní)

Zdroje, ktoré systémy umelej inteligencie uvádzajú pod generovanými odpoveďami. Ekvivalent „pozície nula“ pre generatívne vyhľadávanie.

Prečo je to dôležité: Citovanie je novým meradlom viditeľnosti.

Kontextové okno

Množstvo textu, ktoré LLM dokáže spracovať v jednej interakcii.

Rozsah:

• 32k (staršie modely)

• 200k–2M (moderné modely)

• 10 miliónov+ tokenov v hraničných architektúrach

Prečo je to dôležité: Veľké okná umožňujú modelom analyzovať celé webové stránky alebo dokumenty naraz, čo je pre AIO kľúčové.

D–H: Mechanizmy a modely

Transformátor len s dekodérom

Architektúra modelov GPT. Špecializuje sa na generovanie a uvažovanie.

Vloženie

Matematické vyjadrenie významu. Slová, vety, dokumenty a dokonca aj značky sa premenia na vektory.

Prečo je to dôležité: Vloženia určujú, ako AI rozumie vášmu obsahu – a či sa vaša značka objaví v generovaných odpovediach.

Vkladací priestor / vektorový priestor

Viacrozmerná „mapa“, kde sa nachádzajú vloženia. Podobné pojmy sa zoskupujú.

Prečo je to dôležité: Toto je skutočný systém hodnotenia pre LLM.

Entita

Stabilný, strojovo rozpoznateľný pojem, napríklad:

• Ranktracker

• Vyhľadávač kľúčových slov

• SEO platforma

• ChatGPT

• Vyhľadávanie Google

Prečo je to dôležité: LLM sa opierajú o vzťahy medzi entitami oveľa viac ako o zhodu kľúčových slov.

Few-Shot / Zero-Shot Learning

Schopnosť modelu vykonávať úlohy s minimálnym počtom príkladov (few-shot) alebo bez príkladov (zero-shot).

Jemné ladenie

Dodatočné školenie aplikované na základný model s cieľom špecializovať ho na konkrétnu oblasť alebo správanie.

Generatívna optimalizácia vyhľadávača (GEO)

Optimalizácia špecificky pre odpovede generované umelou inteligenciou. Zameriava sa na to, aby sa stal dôveryhodným zdrojom citácií pre vyhľadávacie systémy založené na LLM.

GPU / TPU

Špecializované procesory používané na školenie LLM vo veľkom meradle.

Halucinácia

Keď LLM generuje nesprávne, nepodložené alebo vymyslené informácie.

Prečo je to dôležité: Halucinácie sa znižujú, keď modely získavajú lepšie trénovacie dáta, lepšie vloženia a silnejšie vyhľadávanie.

I–L: Trénovanie, interpretácia a jazyk

Inferencia

Proces generovania výstupu z LLM po dokončení trénovania.

Nastavenie inštrukcií

Trénovanie modelu, aby spoľahlivo nasledoval pokyny používateľa.

Vďaka tomu sa LLM javia ako „užitočné“.

Obmedzenie znalostí

Dátum, po ktorom model nemá žiadne trénovacie dáta. Systémy s rozšíreným vyhľadávaním čiastočne obchádzajú toto obmedzenie.

Graf znalostí

Štruktúrované znázornenie entít a ich vzťahov. Vyhľadávanie Google a moderné LLM používajú tieto grafy na posilnenie porozumenia.

Veľký jazykový model (LLM)

Neurónová sieť založená na transformátore, ktorá je trénovaná na veľkých dátových súboroch, aby mohla uvažovať, generovať a rozumieť jazyku.

LoRA (adaptácia s nízkym rangom)

Metóda na efektívne doladenie modelov bez úpravy každého parametra.

M–Q: Správanie modelov a systémy

Zmes expertov (MoE)

Architektúra, v ktorej viacero „expertných“ neurónových submodelov spracováva rôzne úlohy, pričom smerovacia sieť vyberá, ktorý expert sa má aktivovať.

Prečo je to dôležité: Modely MoE (GPT-5, Gemini Ultra) sú oveľa efektívnejšie a výkonnejšie vo veľkom meradle.

Zosúladenie modelov

Pozri „Zosúladenie“ – zameriava sa na bezpečnosť a zosúladenie zámerov.

Váhy modelu

Číselné parametre naučené počas tréningu. Tieto definujú správanie modelu.

Multimodálny model

Model, ktorý prijíma viacero typov vstupov:

• text

• obrázky

• audio

• video

• PDF

• kód

Prečo je to dôležité: Multimodálne LLM (GPT-5, Gemini, Claude 3.5) dokážu interpretovať celé webové stránky komplexne.

Porozumenie prirodzenému jazyku (NLU)

Schopnosť modelu interpretovať význam, kontext a zámer.

Neurónová sieť

Vrstvený systém prepojených uzlov (neurónov) používaný na učenie sa vzorov.

Ontológia

Štruktúrované znázornenie pojmov a kategórií v rámci danej oblasti.

Počet parametrov

Počet naučených váh v modeli.

Prečo je to dôležité: Viac parametrov → väčšia reprezentačná kapacita, ale nie vždy lepší výkon.

Pozicionálne kódovanie

Informácie pridané k tokenom, aby model poznal poradie slov vo vete.

Prompt Engineering

Vytváranie vstupov na získanie požadovaných výstupov z LLM.

R–T: Dynamika vyhľadávania, uvažovania a trénovania

RAG (vyhľadávanie s rozšírenou generáciou)

Systém, v ktorom LLM vyhľadáva externé dokumenty pred generovaním odpovede.

Prečo je to dôležité: RAG výrazne znižuje halucinácie a posilňuje vyhľadávanie AI (ChatGPT Search, Perplexity, Gemini).

Reasoning Engine

Interný mechanizmus, ktorý umožňuje LLM vykonávať viackrokovú analýzu.

LLM novej generácie (GPT-5, Claude 3.5) zahŕňajú:

• reťazec myšlienok

• použitie nástrojov

• plánovanie

• sebareflexia

Posilňovacie učenie sa z ľudských spätných väzieb (RLHF)

Proces trénovania, pri ktorom ľudia hodnotia výstupy modelu a pomáhajú tak riadiť jeho správanie.

Prehodnotenie poradia

Proces vyhľadávania, ktorý preusporiada dokumenty podľa kvality a relevancie.

Systémy vyhľadávania AI používajú prehodnotenie poradia na výber zdrojov citácií.

Sémantické vyhľadávanie

Vyhľadávanie založené na vkladaní namiesto kľúčových slov.

Sebauvedomenie

Mechanizmus, ktorý umožňuje modelu zvážiť dôležitosť rôznych slov vo vete vo vzájomnom vzťahu.

Softmax

Matematická funkcia používaná na premenu logitov na pravdepodobnosti.

Supervised Fine-Tuning (SFT)

Ručné trénovanie modelu na vybraných príkladoch správneho správania.

Token

Najmenšia jednotka textu, ktorú spracováva LLM. Môže byť:

• celé slovo

• časté slovo

• interpunkcia

• symbol

Tokenizácia

Proces rozdelenia textu na tokeny.

Transformer

Neurónová architektúra, na ktorej sú založené moderné LLM.

U–Z: Pokročilé koncepty a nové trendy

Vektorová databáza

Databáza optimalizovaná na ukladanie a vyhľadávanie vložiek. Husto používaná v systémoch RAG.

Vektorová podobnosť

Miera blízkosti dvoch vektorových vložiek vo vektorovom priestore.

Prečo je to dôležité: Výber citácií a sémantické porovnávanie závisia od podobnosti.

Váha viazania

Technika používaná na zníženie počtu parametrov zdieľaním váh medzi vrstvami.

Generalizácia bez trénovania

Schopnosť modelu správne vykonávať úlohy, na ktoré nebol špeciálne trénovaný.

Zero-Shot vyhľadávanie

Keď systém umelej inteligencie vyhľadáva správne dokumenty bez predchádzajúcich príkladov.

Prečo je tento glosár dôležitý pre AIO, SEO a AI Discovery

Prechod od vyhľadávačov → AI vyhľadávačov znamená:

• objav je teraz sémantický

• hodnotenie → citácia

• kľúčové slová → entity

• faktory stránky → vektorové faktory

• SEO → AIO/GEO

Porozumenie týmto pojmom:

• zlepšuje stratégiu AIO

• posilňuje optimalizáciu entít

• objasňuje, ako modely umelej inteligencie interpretujú vašu značku

• pomáha diagnostikovať halucinácie AI

• vytvára lepšie klastre obsahu

• usmerňuje používanie nástroja Ranktracker

• zabezpečuje budúcnosť vášho marketingu

Čím lepšie rozumiete jazyku LLM, tým lepšie rozumiete tomu, ako získať v nich prehľad.

Tento glosár je vaším referenčným bodom – slovníkom nového ekosystému vyhľadávania poháňaného umelou inteligenciou.