LLM-ordlistan: Nyckelbegrepp och definitioner

Introduktion

Världen av stora språkmodeller förändras snabbare än något annat område inom tekniken. Nya arkitekturer, nya verktyg, nya former av resonemang, nya återvinningssystem och nya optimeringsstrategier dyker upp varje månad – och var och en introducerar ännu ett lager av terminologi.

För marknadsförare, SEO-experter och digitala strateger är utmaningen inte bara att använda LLM – det är att förstå språket i den teknik som formar själva upptäckten.

Denna ordlista skär igenom bruset. Den definierar de viktigaste begreppen som är relevanta 2025, förklarar dem i praktiska termer och kopplar dem till AIO, GEO och framtiden för AI-driven sökning. Detta är inte en enkel ordbok – det är en karta över de idéer som formar moderna AI-ekosystem.

Använd den som din grundläggande referens för allt som rör LLM, inbäddningar, tokens, träning, hämtning, resonemang och optimering.

A–C: Grundläggande begrepp

Uppmärksamhet

Mekanismen inuti en Transformer som gör det möjligt för modellen att fokusera på relevanta delar av en mening, oavsett deras position. Den gör det möjligt för LLM att förstå sammanhang, relationer och betydelse i långa sekvenser.

Varför det är viktigt: Uppmärksamhet är ryggraden i all modern LLM-intelligens. Bättre uppmärksamhet → bättre resonemang → mer exakta citat.

AI-optimering (AIO)

Praxis att strukturera ditt innehåll så att AI-system kan förstå, hämta, verifiera och citera det korrekt.

Varför det är viktigt: AIO är den nya SEO – grundläggande för synlighet i AI-översikter, ChatGPT-sökning och Perplexity.

Anpassning

Processen att träna modeller att agera i enlighet med mänskliga intentioner, säkerhetsstandarder och plattformsmål.

Inkluderar:

• RLHF

• SFT

• konstitutionell AI

• preferensmodellering

Varför det är viktigt: Anpassade modeller ger mer förutsägbara och användbara svar – och utvärderar ditt innehåll mer exakt.

Autoregressiv modell

En modell som genererar utdata ett token i taget, där varje token påverkas av tidigare token.

Varför det är viktigt: Detta förklarar varför tydlighet och struktur förbättrar genereringskvaliteten – modellen bygger upp betydelsen sekventiellt.

Backpropagation

Träningsalgoritmen som justerar modellvikterna genom att beräkna felgradienter. Det är så en LLM ”lär sig”.

Bias

Mönster i modellens utdata som påverkas av skeva eller obalanserade träningsdata.

Varför det är viktigt: Bias kan påverka hur ditt varumärke eller ämne representeras eller utelämnas i AI-genererade svar.

Tankekedja (CoT)

En resonemangsteknik där modellen bryter ner problem steg för steg istället för att hoppa till ett slutgiltigt svar.

Varför det är viktigt: Smartare modeller (GPT-5, Claude 3.5, Gemini 2.0) använder interna tankekedjor för att producera djupare resonemang.

Citat (i AI-sökning)

De källor som AI-system inkluderar under genererade svar. Motsvarar ”position noll” för generativ sökning.

Varför det är viktigt: Att bli citerad är det nya måttet på synlighet.

Kontextfönster

Mängden text som en LLM kan bearbeta i en interaktion.

Omfattar:

• 32k (äldre modeller)

• 200k–2M (moderna modeller)

• 10 miljoner+ tokens i gränsöverskridande arkitekturer

Varför det är viktigt: Stora fönster gör det möjligt för modeller att analysera hela webbplatser eller dokument på en gång – vilket är avgörande för AIO.

D–H: Mekanismer och modeller

Enbart avkodare Transformer

Arkitekturen bakom GPT-modeller. Den är specialiserad på generering och resonemang.

Inbäddning

En matematisk representation av betydelse. Ord, meningar, dokument och till och med varumärken omvandlas till vektorer.

Varför det är viktigt: Inbäddningar avgör hur AI förstår ditt innehåll – och om ditt varumärke visas i genererade svar.

Inbäddningsutrymme/vektorutrymme

Den flerdimensionella ”kartan” där inbäddningar finns. Liknande begrepp klustras tillsammans.

Varför det är viktigt: Detta är det verkliga rankningssystemet för LLM.

Entitet

Ett stabilt, maskinigenkännbart begrepp såsom:

• Ranktracker

• Keyword Finder

• SEO-plattform

• ChatGPT

• Google-sökning

Varför det är viktigt: LLM förlitar sig mycket mer på entitetsrelationer än på nyckelordsmatchning.

Few-Shot/Zero-Shot-inlärning

En modells förmåga att utföra uppgifter med minimalt antal exempel (few-shot) eller inga exempel alls (zero-shot).

Finjustering

Ytterligare träning som tillämpas på en basmodell för att specialisera den för ett specifikt område eller beteende.

Generativ motoroptimering (GEO)

Optimering specifikt för AI-genererade svar. Fokuserar på att bli en trovärdig källa för LLM-baserade söksystem.

GPU / TPU

Specialiserade processorer som används för att träna LLM i stor skala.

Hallucination

När en LLM genererar felaktig, ogrundad eller påhittad information.

Varför det är viktigt: Hallucinationer minskar när modellerna får bättre träningsdata, bättre inbäddningar och starkare återhämtning.

I–L: Träning, tolkning och språk

Inferens

Processen att generera utdata från en LLM efter att träningen är klar.

Instruktionsjustering

Tränar en modell att följa användarinstruktioner på ett tillförlitligt sätt.

Detta gör att LLM-modeller känns ”hjälpsamma”.

Kunskapsgräns

Det datum efter vilket modellen inte har några träningsdata. System med förstärkt återhämtning kringgår delvis denna begränsning.

Kunskapsgraf

En strukturerad representation av enheter och deras relationer. Google Search och moderna LLM använder dessa grafer för att grunda förståelsen.

Stort språkmodell (LLM)

Ett Transformer-baserat neuralt nätverk som tränats på stora datamängder för att resonera, generera och förstå språk.

LoRA (Low-Rank Adaptation)

En metod för att finjustera modeller effektivt utan att ändra varje parameter.

M–Q: Modellbeteenden och system

Mixture-of-Experts (MoE)

En arkitektur där flera ”expert”-neurala delmodeller hanterar olika uppgifter, med ett routningsnätverk som väljer vilken expert som ska aktiveras.

Varför det är viktigt: MoE-modeller (GPT-5, Gemini Ultra) är mycket mer effektiva och kapabla i stor skala.

Modelljustering

Se ”Justering” – fokuserar på säkerhet och avsiktsmatchning.

Modellvikter

De numeriska parametrar som lärs in under träningen. Dessa definierar modellens beteende.

Multimodal modell

En modell som accepterar flera typer av indata:

• text

• bilder

• ljud

• video

• PDF

• kod

Varför det är viktigt: Multimodala LLM:er (GPT-5, Gemini, Claude 3.5) kan tolka hela webbsidor holistiskt.

Naturlig språkförståelse (NLU)

Modellens förmåga att tolka betydelse, sammanhang och avsikt.

Neuralt nätverk

Ett skiktat system av sammankopplade noder (neuroner) som används för att lära sig mönster.

Ontologi

En strukturerad representation av begrepp och kategorier inom ett område.

Parametrar

Antalet inlärda vikter i en modell.

Varför det är viktigt: Fler parametrar → större representationskapacitet, men inte alltid bättre prestanda.

Positionskodning

Information som läggs till tokens så att modellen känner till ordföljden i en mening.

Prompt Engineering

Att skapa indata för att få önskade utdata från en LLM.

R–T: Retrieval, Reasoning & Training Dynamics

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Ett system där en LLM hämtar externa dokument innan den genererar ett svar.

Varför det är viktigt: RAG minskar hallucinationer dramatiskt och stärker AI-sökningen (ChatGPT Search, Perplexity, Gemini).

Resonemangsmotor

Den interna mekanismen som gör det möjligt för en LLM att utföra flerstegsanalyser.

Nästa generations LLM:er (GPT-5, Claude 3.5) inkluderar:

• tankekedja

• verktygsanvändning

• planering

• självreflektion

Förstärkt inlärning från mänsklig feedback (RLHF)

En träningsprocess där människor betygsätter modellens resultat, vilket hjälper till att styra beteendet.

Omrankning

En återvinningsprocess som omordnar dokument efter kvalitet och relevans.

AI-sökningssystem använder omrankning för att välja källhänvisningar.

Semantisk sökning

Sökning som drivs av inbäddningar snarare än nyckelord.

Självuppmärksamhet

En mekanism som gör det möjligt för modellen att väga olika ords betydelse i en mening i förhållande till varandra.

Softmax

En matematisk funktion som används för att omvandla logits till sannolikheter.

Övervakad finjustering (SFT)

Manuell träning av modellen på utvalda exempel på bra beteende.

Token

Den minsta textdelen som en LLM bearbetar. Kan vara:

• ett helt ord

• ett delord

• interpunktion

• en symbol

Tokenisering

Processen att dela upp text i tokens.

Transformer

Den neurala arkitekturen bakom moderna LLM.

U–Z: Avancerade begrepp och nya trender

Vektordatabas

En databas som är optimerad för lagring och hämtning av inbäddningar. Används flitigt i RAG-system.

Vektorsimilaritet

Ett mått på hur nära två inbäddningar ligger varandra i vektorrummet.

Varför det är viktigt: Citatval och semantisk matchning är båda beroende av likhet.

Viktbindning

En teknik som används för att minska antalet parametrar genom att dela vikter mellan lager.

Zero-Shot-generalisering

Modellens förmåga att korrekt utföra uppgifter som den aldrig specifikt tränats för.

Zero-Shot-återvinning

När ett AI-system hämtar korrekta dokument utan tidigare exempel.

Varför denna ordlista är viktig för AIO, SEO och AI Discovery

Övergången från sökmotorer → AI-motorer innebär:

• upptäckten är nu semantisk

• rankning → citering

• nyckelord → enheter

• sidfaktorer → vektorfaktorer

• SEO → AIO/GEO

Att förstå dessa termer:

• förbättrar AIO-strategin

• stärker entitetsoptimering

• förtydligar hur AI-modeller tolkar ditt varumärke

• hjälper till att diagnostisera AI-hallucinationer

• skapar bättre innehållskluster

• vägleder dig i användningen av Ranktracker-verktyget

• framtidssäkrar din marknadsföring

Ju bättre du förstår språket i LLM, desto bättre förstår du hur du får insyn i dem.

Denna ordlista är din referenspunkt – ordboken för det nya AI-drivna upptäcktsekosystemet.