Slovarček LLM: Ključni pojmi in opredelitve

Uvod

Svet velikih jezikovnih modelov se spreminja hitreje kot katero koli drugo področje tehnologije. Vsak mesec se pojavljajo nove arhitekture, nova orodja, nove oblike razmišljanja, novi sistemi iskanja in nove strategije optimizacije – in vsaka od njih prinaša novo plast terminologije.

Za tržnike, strokovnjake za optimizacijo spletnih strani (SEO) in digitalne stratege izziv ni le uporaba velikih jezikovnih modelov, ampak razumevanje jezika tehnologije, ki oblikuje samo odkritje.

Ta slovar razjasni zmedo. Opredeljuje ključne koncepte, ki bodo pomembni v letu 2025, jih pojasnjuje v praktičnem smislu in jih povezuje z AIO, GEO in prihodnostjo iskanja, ki ga poganja umetna inteligenca. To ni preprost slovar – je zemljevid idej, ki oblikujejo sodobne ekosisteme umetne inteligence.

Uporabite ga kot osnovno referenco za vse, kar je povezano z LLM, vgrajevanjem, žetoni, usposabljanjem, iskanjem, sklepanjem in optimizacijo.

A–C: Osnovni pojmi

Pozornost

Mehanizem znotraj Transformerja, ki modelu omogoča, da se osredotoči na relevantne dele stavka, ne glede na njihov položaj. Omogoča LLM, da razumejo kontekst, odnose in pomen v dolgih zaporedjih.

Zakaj je to pomembno: Pozornost je hrbtenica vse sodobne inteligence LLM. Boljša pozornost → boljše sklepanje → natančnejše citate.

Optimizacija AI (AIO)

Praksa strukturiranja vsebine, da jo sistemi AI lahko natančno razumejo, pridobijo, preverijo in citirajo.

Zakaj je to pomembno: AIO je nova SEO – temeljna za vidnost v AI pregledih, iskanju ChatGPT in Perplexity.

Usklajevanje

Proces usposabljanja modelov, da se obnašajo v skladu z namerami ljudi, varnostnimi standardi in cilji platforme.

Vključuje:

• RLHF

• SFT

• ustavna umetna inteligenca

• modeliranje preferenc

Zakaj je to pomembno: Usklajeni modeli dajejo bolj predvidljive, uporabne odgovore – in natančneje ocenjujejo vašo vsebino.

Avtoregresivni model

Model, ki generira izhod po en znak naenkrat, pri čemer vsak znak vpliva na prejšnje znake.

Zakaj je to pomembno: To pojasnjuje, zakaj jasnost in struktura izboljšujeta kakovost generiranja – model gradi pomen zaporedno.

Nazajširjenje

Algoritem usposabljanja, ki prilagaja uteži modela z izračunavanjem gradientov napak. Tako se LLM „uči“.

Pristranskost

Vzorci v izhodu modela, na katere vplivajo pristranski ali neuravnoteženi podatki za usposabljanje.

Zakaj je to pomembno: Pristranskost lahko vpliva na to, kako je vaša blagovna znamka ali tema predstavljena ali izpuščena v odgovorih, ki jih generira umetna inteligenca.

Veriga misli (CoT)

Tehnika razmišljanja, pri kateri model razčleni probleme korak za korakom, namesto da skoči k končnemu odgovoru.

Zakaj je to pomembno: Pametnejši modeli (GPT-5, Claude 3.5, Gemini 2.0) uporabljajo notranje verige misli za globlje sklepanje.

Navajanje virov (v AI Search)

Viri, ki jih sistemi AI vključujejo pod generiranimi odgovori. Enakovredno „poziciji nič“ za generativno iskanje.

Zakaj je to pomembno: Navajanje je nova mera vidnosti.

Kontekstno okno

Količina besedila, ki jo LLM lahko obdela v eni interakciji.

Razpon:

• 32k (starejši modeli)

• 200k–2M (sodobni modeli)

• 10 milijonov+ žetonov v pionirskih arhitekturah

Zakaj je to pomembno: Velika okna omogočajo modelom, da analizirajo celotne spletne strani ali dokumente naenkrat – kar je ključnega pomena za AIO.

D–H: Mehanizmi in modeli

Transformer samo za dekodiranje

Arhitektura, na kateri temeljijo modeli GPT. Specializiran je za generiranje in sklepanje.

Vgrajevanje

Matematična predstavitev pomena. Besede, stavki, dokumenti in celo blagovne znamke se pretvorijo v vektorje.

Zakaj je to pomembno: Vgrajevanja določajo, kako AI razume vašo vsebino – in ali se vaša blagovna znamka pojavi v generiranih odgovorih.

Vgrajeni prostor / vektorski prostor

Večdimenzionalni »zemljevid«, kjer se nahajajo vgrajevanja. Podobni koncepti se združujejo v skupine.

Zakaj je to pomembno: To je pravi sistem razvrščanja za LLM.

Entiteta

Stabilen, strojno prepoznaven koncept, kot na primer:

• Ranktracker

• Iskalnik ključnih besed

• Platforma SEO

• ChatGPT

• Google Search

Zakaj je to pomembno: LLM se opirajo na odnose med entitetami veliko bolj kot na ujemanje ključnih besed.

Učenje z nekaj primeri / brez primerov

Sposobnost modela, da opravlja naloge z minimalnim številom primerov (few-shot) ali brez primerov (zero-shot).

Fine-Tuning

Dodatno usposabljanje, ki se uporablja za osnovni model, da se ga specializira za določeno področje ali vedenje.

Optimizacija generativnega motorja (GEO)

Optimizacija, posebej za odgovore, ki jih generira umetna inteligenca. Osredotoča se na to, da postane verodostojni vir za iskalne sisteme, ki temeljijo na LLM.

GPU / TPU

Specializirani procesorji, ki se uporabljajo za usposabljanje LLM v velikem obsegu.

Halucinacija

Ko LLM generira napačne, nepodprte ali izmišljene informacije.

Zakaj je to pomembno: Halucinacije se zmanjšujejo, ko modeli dobijo boljše podatke za usposabljanje, boljše vgrajevanje in močnejše iskanje.

I–L: Usposabljanje, interpretacija in jezik

Sklepanje

Proces generiranja izhodnih podatkov iz LLM po zaključku usposabljanja.

Nastavljanje navodil

Usposabljanje modela, da zanesljivo sledi navodilom uporabnika.

To daje LLM-jem občutek, da so „koristni“.

Omejitev znanja

Datum, po katerem model nima več podatkov za usposabljanje. Sistemi z izboljšanim iskanjem delno obidejo to omejitev.

Graf znanja

Strukturirana predstavitev entitet in njihovih odnosov. Google Search in sodobni LLM-ji uporabljajo te grafe za utemeljitev razumevanja.

Velik jezikovni model (LLM)

Nevronska mreža na podlagi transformatorja, usposobljena na velikih podatkovnih nizih za razumevanje, generiranje in razumevanje jezika.

LoRA (prilagajanje nizkega ranga)

Metoda za učinkovito finega prilagajanja modelov brez spreminjanja vsakega parametra.

M–Q: Modelno vedenje in sistemi

Mešanica strokovnjakov (MoE)

Arhitektura, v kateri več „strokovnih” nevronskih podmodelov opravlja različne naloge, pri čemer omrežje za usmerjanje izbere, kateri strokovnjak se bo aktiviral.

Zakaj je to pomembno: Modeli MoE (GPT-5, Gemini Ultra) so veliko bolj učinkoviti in zmogljivi v velikem obsegu.

Usklajevanje modelov

Glej „Usklajevanje“ – osredotoča se na varnost in usklajevanje namena.

Teže modela

Številčni parametri, pridobljeni med usposabljanjem. Ti določajo vedenje modela.

Multimodalni model

Model, ki sprejema več vrst vhodnih podatkov:

• besedilo

• slike

• avdio

• video

• PDF

• koda

Zakaj je to pomembno: Multimodalni LLM-ji (GPT-5, Gemini, Claude 3.5) lahko celostno interpretirajo celotne spletne strani.

Razumevanje naravnega jezika (NLU)

Sposobnost modela, da razlaga pomen, kontekst in namero.

Nevronska mreža

Večplastni sistem medsebojno povezanih vozlišč (nevronov), ki se uporablja za učenje vzorcev.

Ontologija

Strukturirana predstavitev pojmov in kategorij znotraj področja.

Število parametrov

Število naučenih uteži v modelu.

Zakaj je to pomembno: Več parametrov → večja predstavitvena zmogljivost, vendar ne vedno boljša zmogljivost.

Pozicijsko kodiranje

Informacije, dodane žetonom, da model pozna vrstni red besed v stavku.

Oblikovanje pozivov

Oblikovanje vhodnih podatkov za pridobivanje želenih izhodnih podatkov iz LLM.

R–T: dinamika iskanja, sklepanja in usposabljanja

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Sistem, v katerem LLM pred generiranjem odgovora pridobi zunanje dokumente.

Zakaj je to pomembno: RAG drastično zmanjša halucinacije in okrepi iskanje AI (ChatGPT Search, Perplexity, Gemini).

Razumevalni motor

Notranji mehanizem, ki omogoča LLM izvajanje večstopenjske analize.

LLM naslednje generacije (GPT-5, Claude 3.5) vključujejo:

• veriga misli

• uporaba orodja

• načrtovanje

• samorefleksija

Učenje s krepitvijo iz človeških povratnih informacij (RLHF)

Proces usposabljanja, v katerem ljudje ocenjujejo rezultate modela in tako pomagajo usmerjati njegovo delovanje.

Ponovno razvrščanje

Proces iskanja, ki ponovno razvrsti dokumente glede na kakovost in relevantnost.

Sistemi za iskanje z umetno inteligenco uporabljajo ponovno razvrščanje za izbiro virov citatov.

Semantično iskanje

Iskanje, ki temelji na vgrajenih podatkih in ne na ključnih besedah.

Samopozornost

Mehanizem, ki modelu omogoča, da ovrednoti pomembnost različnih besed v stavku glede na druge besede.

Softmax

Matematična funkcija, ki se uporablja za pretvorbo logitov v verjetnosti.

Nadzorovano finega uravnavanja (SFT)

Ročno usposabljanje modela na izbranih primerih dobrega vedenja.

Token

Najmanjša enota besedila, ki jo obdeluje LLM. Lahko je:

• celotna beseda

• podbeseda

• ločil

• simbol

Tokenizacija

Proces razdelitve besedila na tokene.

Transformer

Nevronska arhitektura, na kateri temeljijo sodobni LLM-ji.

U–Z: Napredni koncepti in nastajajoči trendi

Vektorska baza podatkov

Baza podatkov, optimizirana za shranjevanje in pridobivanje vstavkov. Pogosto se uporablja v sistemih RAG.

Vektorska podobnost

Mera, ki kaže, kako blizu sta si dve vgrajeni vrednosti v vektorskem prostoru.

Zakaj je to pomembno: Izbira citatov in semantično ujemanje sta odvisna od podobnosti.

Povezovanje uteži

Tehnika, ki se uporablja za zmanjšanje števila parametrov z delitvijo uteži med sloji.

Splošnost brez učenja

Sposobnost modela, da pravilno opravlja naloge, za katere ni bil posebej usposobljen.

Zero-Shot iskanje

Ko sistem umetne inteligence pridobi pravilne dokumente brez predhodnih primerov.

Zakaj je ta slovar pomemben za AIO, SEO in AI Discovery

Prehod z iskalnikov na AI-motorje pomeni:

• odkritje je zdaj semantično

• razvrstitev → citat

• ključne besede → entitete

• dejavniki strani → vektorski dejavniki

• SEO → AIO/GEO

Razumevanje teh izrazov:

• izboljša strategijo AIO

• okrepi optimizacijo entitet

• pojasni, kako AI modeli interpretirajo vašo blagovno znamko

• pomaga diagnosticirati AI halucinacije

• ustvarja boljše skupine vsebin

• vodi vas pri uporabi orodja Ranktracker

• zagotavlja prihodnost vašega trženja

Ker bolje razumete jezik LLM, bolje razumete, kako doseči vidnost znotraj njih.

Ta slovar je vaša referenčna točka – slovar novega ekosistema odkrivanja, ki ga poganja AI.