Глосарій LLM: Ключові поняття та визначення

Вступ

Світ великих мовних моделей змінюється швидше, ніж будь-яка інша галузь технологій. Щомісяця з'являються нові архітектури, нові інструменти, нові форми міркування, нові системи пошуку та нові стратегії оптимізації — і кожна з них вводить ще один шар термінології.

Для маркетологів, фахівців з SEO та цифрових стратегів виклик полягає не лише у використанні LLM, а й у розумінні мови технології, яка формує саме відкриття.

Цей глосарій допомагає розібратися в цьому хаосі. Він визначає ключові поняття, які будуть важливими в 2025 році, пояснює їх з практичної точки зору та пов'язує їх з AIO, GEO та майбутнім пошуку на основі штучного інтелекту. Це не простий словник — це карта ідей, що формують сучасні екосистеми штучного інтелекту.

Використовуйте його як базовий довідник для всього, що стосується LLM, вбудовування, токенів, навчання, пошуку, міркування та оптимізації.

A–C: Основні поняття

Увага

Механізм всередині Transformer, який дозволяє моделі зосередитися на відповідних частинах речення, незалежно від їхнього положення. Він дозволяє LLM розуміти контекст, взаємозв'язки та значення у довгих послідовностях.

Чому це важливо: Увага є основою всієї сучасної інтелектуальної діяльності LLM. Краща увага → краще міркування → точніші цитати.

Оптимізація штучного інтелекту (AIO)

Практика структурування вашого контенту, щоб системи ШІ могли точно розуміти, знаходити, перевіряти та цитувати його.

Чому це важливо: AIO — це новий SEO, що є основою для видимості в AI Overviews, ChatGPT Search та Perplexity.

Узгодження

Процес навчання моделей поводитися відповідно до людських намірів, стандартів безпеки та цілей платформи.

Включає:

• RLHF

• SFT

• конституційний ШІ

• моделювання переваг

Чому це важливо: Узгоджені моделі надають більш передбачувані та корисні відповіді, а також точніше оцінюють ваш контент.

Авторегресійна модель

Модель, яка генерує вихідні дані по одному символу за раз, кожен з яких залежить від попередніх символів.

Чому це важливо: Це пояснює, чому чіткість і структура покращують якість генерації — модель будує значення послідовно.

Зворотне поширення

Алгоритм навчання, який коригує ваги моделі шляхом обчислення градієнтів помилок. Саме так «навчається» LLM.

Упередженість

Шаблони у вихідних даних моделі, на які впливають викривлені або незбалансовані дані навчання.

Чому це важливо: Упередженість може впливати на те, як ваш бренд або тема представлені або пропущені у відповідях, згенерованих ШІ.

Ланцюжок думок (CoT)

Техніка міркування, за якої модель розбиває проблеми на етапи, замість того щоб одразу переходити до остаточної відповіді.

Чому це важливо: Більш інтелектуальні моделі (GPT-5, Claude 3.5, Gemini 2.0) використовують внутрішні ланцюжки думок для більш глибокого міркування.

Посилання (в пошуку ШІ)

Джерела, які системи ШІ включають під згенерованими відповідями. Еквівалент «позиції нуль» для генеративного пошуку.

Чому це важливо: Цитування є новим показником видимості.

Контекстне вікно

Обсяг тексту, який LLM може обробити за одну взаємодію.

Діапазон:

• 32 тис. (старі моделі)

• 200 тис.–2 млн (сучасні моделі)

• 10 млн+ токенів у передових архітектурах

Чому це важливо: Великі вікна дозволяють моделям аналізувати цілі веб-сайти або документи одночасно — це має вирішальне значення для AIO.

D–H: Механізми та моделі

Трансформатор тільки з декодером

Архітектура, що лежить в основі моделей GPT. Вона спеціалізується на генерації та міркуванні.

Вбудовування

Математичне представлення значення. Слова, речення, документи і навіть бренди перетворюються на вектори.

Чому це важливо: Вбудовування визначає, як ШІ розуміє ваш контент — і чи з'являється ваш бренд у згенерованих відповідях.

Простір вбудовування / векторний простір

Багатовимірна «карта», на якій розміщуються вбудовування. Схожі поняття групуються разом.

Чому це важливо: Це реальна система ранжування для LLM.

Суть

Стабільне поняття, яке може розпізнати машина, наприклад:

• Ранктракер

• Пошук ключових слів

• SEO-платформа

• ChatGPT

• Пошук Google

Чому це важливо: LLM спираються на відносини між сутностями набагато більше, ніж на відповідність ключових слів.

Навчання за кількома прикладами / без прикладів

Здатність моделі виконувати завдання з мінімальною кількістю прикладів (few-shot) або без прикладів (zero-shot).

Точне налаштування

Додаткове навчання, що застосовується до базової моделі для її спеціалізації під конкретну галузь або поведінку.

Генеративна оптимізація двигуна (GEO)

Оптимізація, спеціально призначена для відповідей, згенерованих штучним інтелектом. Зосереджується на тому, щоб стати надійним джерелом цитування для пошукових систем на основі LLM.

GPU / TPU

Спеціалізовані процесори, що використовуються для навчання LLM у великих масштабах.

Галюцинація

Коли LLM генерує невірну, непідтверджену або вигадану інформацію.

Чому це важливо: Галюцинації зменшуються, коли моделі отримують кращі дані для навчання, кращі вбудовування та сильніше відновлення.

I–L: Навчання, інтерпретація та мова

Висновок

Процес генерації вихідних даних з LLM після завершення навчання.

Налаштування інструкцій

Навчання моделі надійно виконувати інструкції користувача.

Це робить LLM «корисними».

Відсічення знань

Дата, після якої модель не має даних для навчання. Системи з розширеним пошуком частково обходять це обмеження.

Графік знань

Структуроване представлення об'єктів та їхніх взаємозв'язків. Google Search та сучасні LLM використовують ці графіки для обґрунтування розуміння.

Велика мовна модель (LLM)

Нейронна мережа на основі Transformer, навчена на великих наборах даних для міркування, генерування та розуміння мови.

LoRA (адаптація низького рангу)

Метод ефективного тонкого налаштування моделей без зміни кожного параметра.

M–Q: Поведінка моделей і системи

Суміш експертів (MoE)

Архітектура, в якій кілька «експертних» нейронних підмоделей виконують різні завдання, а маршрутизаційна мережа вибирає, якого експерта активувати.

Чому це важливо: Моделі MoE (GPT-5, Gemini Ultra) набагато ефективніші та здатні до масштабування.

Узгодження моделей

Див. «Узгодження» — зосереджується на безпеці та відповідності намірам.

Ваги моделі

Числові параметри, вивчені під час навчання. Вони визначають поведінку моделі.

Мультимодальна модель

Модель, яка приймає кілька типів вхідних даних:

• текст

• зображення

• аудіо

• відео

• PDF

• код

Чому це важливо: Мультимодальні LLM (GPT-5, Gemini, Claude 3.5) можуть цілісно інтерпретувати цілі веб-сторінки.

Розуміння природної мови (NLU)

Здатність моделі інтерпретувати значення, контекст і наміри.

Нейронна мережа

Багатошарова система взаємопов'язаних вузлів (нейронів), що використовується для вивчення закономірностей.

Онтологія

Структуроване представлення понять і категорій у межах певної області.

Кількість параметрів

Кількість вивчених ваг у моделі.

Чому це важливо: Більше параметрів → більша представницька здатність, але не завжди краща продуктивність.

Позиційне кодування

Інформація, додана до токенів, щоб модель знала порядок слів у реченні.

Інженерія підказок

Створення вхідних даних для отримання бажаних результатів від LLM.

R–T: динаміка пошуку, міркування та навчання

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Система, в якій LLM витягує зовнішні документи перед генерацією відповіді.

Чому це важливо: RAG значно зменшує кількість галюцинацій і покращує пошук за допомогою ШІ (ChatGPT Search, Perplexity, Gemini).

Механізм міркування

Внутрішній механізм, що дозволяє LLM виконувати багатоетапний аналіз.

LLM наступного покоління (GPT-5, Claude 3.5) включають:

• ланцюжок думок

• використання інструментів

• планування

• саморефлексія

Підкріплювальне навчання на основі зворотного зв'язку від людей (RLHF)

Процес навчання, під час якого люди оцінюють результати моделі, допомагаючи коригувати її поведінку.

Переранжування

Процес пошуку, який пересортує документи за якістю та релевантністю.

Системи пошуку на основі штучного інтелекту використовують переранжування для вибору джерел цитування.

Семантичний пошук

Пошук, що базується на вбудовуванні, а не на ключових словах.

Самоувага

Механізм, що дозволяє моделі зважувати важливість різних слів у реченні відносно один одного.

Softmax

Математична функція, що використовується для перетворення логітів у ймовірності.

Наглядове точне налаштування (SFT)

Ручне навчання моделі на відібраних прикладах правильної поведінки.

Токен

Найменша одиниця тексту, яку обробляє LLM. Може бути:

• ціле слово

• частина слова

• пунктуація

• символ

Токенізація

Процес розбиття тексту на токени.

Трансформер

Нейронна архітектура, що лежить в основі сучасних LLM.

U–Z: Розширені концепції та нові тенденції

Векторна база даних

База даних, оптимізована для зберігання та вилучення вбудованих даних. Широко використовується в системах RAG.

Векторна схожість

Міра близькості двох вбудованих об'єктів у векторному просторі.

Чому це важливо: Вибір цитат і семантичне зіставлення залежать від схожості.

Зв'язування ваг

Техніка, що використовується для зменшення кількості параметрів шляхом розподілу ваг між шарами.

Узагальнення без навчання

Здатність моделі правильно виконувати завдання, для яких вона ніколи спеціально не навчалася.

Пошук без навчання

Коли система штучного інтелекту знаходить правильні документи без попередніх прикладів.

Чому цей глосарій важливий для AIO, SEO та AI Discovery

Перехід від пошукових систем → до систем штучного інтелекту означає:

• відкриття тепер семантичне

• рейтинг → цитування

• ключові слова → сутності

• фактори сторінки → векторні фактори

• SEO → AIO/GEO

Розуміння цих термінів:

• покращує стратегію AIO

• посилює оптимізацію об'єктів

• роз'яснює, як моделі ШІ інтерпретують ваш бренд

• допомагає діагностувати галюцинації ШІ

• створює кращі кластери контенту

• надає рекомендації щодо використання інструменту Ranktracker

• забезпечує майбутнє вашого маркетингу

Чим краще ви розумієте мову LLM, тим краще ви розумієте, як отримати видимість всередині них.

Цей глосарій є вашим орієнтиром — словником нової екосистеми пошуку на основі штучного інтелекту.