LLM 如何工作：代币、参数和训练数据

引言

大型语言模型（LLMs）如今已成为现代营销的核心驱动力。它们推动着人工智能搜索的发展，重塑客户旅程，赋能内容工作流，并改变人们获取信息的方式。然而，关于LLMs的多数解释往往陷入两种极端：要么过于肤浅（"AI会写文字！"），要么过于技术化（"多头变压器块间的自我注意机制！"）。

营销人员需要的是另一种认知——清晰、准确且具有战略意义的理解：LLMs如何真正运作，特别是令牌、参数和 训练数据如何塑造AI系统生成的答案。

因为一旦理解这些系统如何运作——以及它们如何解读你的网站——你就能通过优化内容直接影响LLM的输出结果。随着ChatGPT搜索、Perplexity、Gemini和Bing Copilot等平台日益以生成式响应取代传统搜索，这种能力至关重要。

本指南将LLM机制分解为实用概念，这些概念对提升可见性、权威性及制定面向未来的SEO/AIO/GEO策略至关重要。

LLM的驱动力是什么？

LLM基于三大核心要素构建：

1. 分词——文本的分解方式

2. 参数——模型的“记忆”与逻辑

3. 训练数据——模型学习的素材

三者共同构成了每条生成答案、引文及AI搜索结果背后的引擎。

让我们清晰深入地剖析各层架构——剔除冗余，直击核心。

1. 令牌：语言智能的基石

LLM的运作机制与人类阅读文本截然不同。它们既不识别句子、段落，甚至不辨认完整单词。 它们处理的是语言微单元——通常是亚词级别的语言片段。

示例：

"Ranktracker 是一个SEO平台。"

…可能被解析为：

["Rank", "tracker", " is", " an", " SEO", " platform", "."]

这对营销人员为何重要？

因为令牌数量决定了成本、清晰度和解读方式。

词元影响：

• ✔️ 内容如何被分段处理

若术语使用不统一（如"Ranktracker"、"Rank Tracker"、"Rank-Tracker"），模型可能将其视为不同嵌入——削弱实体信号。

• ✔️ 品牌内涵的呈现方式

简洁清晰的句子能降低词元歧义性，提升可解释性。

• ✔️ 内容被检索或引用的概率

大型语言模型更青睐能转化为清晰无歧义令牌序列的内容。

营销人员的分词最佳实践：

• 保持品牌与产品名称的统一性

• 避免复杂冗长的句子

• 使用清晰的标题和定义

• 将事实性摘要置于页面顶部

• 保持全站术语标准化

Ranktracker的网页审计等工具可检测措辞、结构和内容清晰度的不一致性——这些对令牌级解读至关重要。

2. 参数：模型的"神经记忆"

参数是大型语言模型存储学习成果的载体。

例如GPT-5拥有数万亿参数。 参数是决定模型如何预测下一个令牌并执行推理的加权连接。

具体而言：

令牌 = 输入

参数 = 智能

输出 = 生成的答案

参数编码：

• 语言结构

• 语义关系

• 事实关联

• 网络中常见模式

• 推理行为

• 风格偏好

• 对齐规则（模型被允许表达的内容）

参数决定：

✔️ 模型是否识别您的品牌

✔️ 是否将您关联至特定主题

✔️ 是否被视为可信赖品牌

✔️ 您的内容是否出现在生成的答案中

若品牌在网络中呈现不一致，参数将存储混乱的表征。 若品牌在权威域名中得到持续强化，参数将存储强有力的表征。

正因如此，实体SEO、AIO和GEO如今比关键词更具价值。

3. 训练数据：大型语言模型知识的源泉

LLM通过海量数据集进行训练，包括：

• 网站

• 书籍

• 学术论文

• 产品文档

• 社交内容

• 代码

• 精选知识来源

• 公共及授权数据集

这些数据教会模型：

1. 语言的形态

2. 概念间的关联关系

3. 哪些事实具有一致性

4. 哪些来源值得信赖

5. 如何总结并回答问题

训练并非死记硬背——而是模式学习。

LLM不会存储网站的精确副本，而是存储令牌与概念之间的统计关系。

这意味着：

若事实信号混乱、稀疏或矛盾... → 模型将形成模糊的品牌表征。

若信号清晰、权威且在多站点重复出现... → 模型将形成强健稳定的表征——这种表征更可能出现在：

• AI作答

• 引用文献

• 摘要

• 产品推荐

• 主题概述

正因如此，反向链接、实体一致性 与结构化数据的重要性空前凸显。它们强化了LLM在训练中习得的模式。

Ranktracker通过以下方式实现：

• 反向链接检查器 → 权威性

• 反向链接监控 → 稳定性

• 搜索结果检查器 → 实体映射

• 网站审计 → 结构清晰度

大型语言模型如何协同运用标记、参数与训练数据

完整流程简化如下：

步骤1 — 您输入提示词

LLM将输入分解为令牌。

步骤 2 — 模型解析上下文

每个令牌被转换为表示语义的嵌入向量。

步骤3 — 参数激活

数万亿权重决定哪些标记、概念或事实具有相关性。

步骤四 — 模型预测

模型逐个处理词元，生成最可能的下一个词元。

步骤5 — 输出优化

额外层级可能：

• 检索外部数据（RAG）

• 事实复核

• 应用安全/对齐规则

• 重新排序可能答案

步骤6——呈现最终答案

简洁、结构化、看似"智能"——但完全由数据中学习到的令牌、参数和模式的交互作用构建而成。

为何这对营销人员至关重要

因为每个环节都影响可见性：

若内容分词质量差 → AI将误解你的意图

若品牌在训练数据中缺乏代表性 → AI将忽略你

实体信号薄弱 → AI不会引用你

若事实存在矛盾 → AI会对你产生幻觉

大型语言模型反映其学习的互联网生态。

通过以下方式塑造模型对品牌的认知：

• 发布清晰、结构化的内容

• 构建深度主题聚类

• 获取权威反向链接

• 确保所有页面内容一致性

• 强化实体关系

• 更新过时或矛盾的信息

这正是实用的LLM优化之道——AIO与GEO技术的基石。

营销人员应掌握的高级概念

1. 上下文窗口

LLM每次只能处理有限数量的词元。 清晰的结构能确保内容更有效地"适配"处理窗口。

2. 嵌入向量

这是对语义的数学化表征。 您的目标是通过内容一致性和权威性强化品牌在嵌入空间中的地位。

3. 检索增强生成（RAG）

AI系统在生成答案前会越来越多地提取实时数据。 页面内容若简洁且事实准确，被检索的可能性更高。

4. 模型对齐

安全与政策层级决定了哪些品牌或数据类型可出现在答案中。 结构化、权威性内容能提升可信度。

5. 多模型融合

AI搜索引擎现整合：

• 大型语言模型

• 传统搜索排名

• 参考数据库

• 时效性模型

• 检索引擎

这意味着优质SEO + 优质AIO = 最大化LLM可见性。

常见误解

• ❌ “大型语言模型只是在记忆网站内容。”

它们学习模式而非页面。

• ❌ “关键词越多=效果越好。”

实体与结构更重要。

• ❌ “大型语言模型总会随机产生幻觉。”

幻觉常源于冲突的训练信号——请在内容中修正这些信号。

• ❌ “反向链接在AI搜索中无关紧要。”

它们更重要——权威性影响训练结果。

未来趋势：AI搜索将基于令牌、参数与信息源可信度运行

大型语言模型将持续进化：

• 更大的上下文窗口

• 更实时检索

• 更深层推理层

• 多模态理解

• 更强的事实依据

• 更透明的引用机制

但核心原则不变：

若向互联网输入优质信号，AI系统将更精准地呈现品牌形象。

在生成式搜索领域胜出的企业，必是深刻理解以下要义者：

大型语言模型不仅是内容生成器——更是世界的解读者。 而你的品牌正是它们学习世界的一部分。