LLM žodynėlis: Pagrindinės sąvokos ir apibrėžimai

Įvadas

Didelių kalbos modelių pasaulis keičiasi greičiau nei bet kuri kita technologijų sritis. Kiekvieną mėnesį atsiranda naujos architektūros, nauji įrankiai, naujos mąstymo formos, naujos paieškos sistemos ir naujos optimizavimo strategijos – ir kiekviena iš jų įveda dar vieną terminologijos sluoksnį.

Rinkodaros specialistams, SEO specialistams ir skaitmeninės strategijos kūrėjams iššūkis yra ne tik LLM naudojimas, bet ir technologijos, kuri formuoja pačią paiešką, kalbos supratimas.

Šis žodynas padeda išvengti painiavos. Jame apibrėžiamos pagrindinės sąvokos, kurios bus svarbios 2025 m., paaiškinamos praktiniais terminais ir susiejamos su AIO, GEO ir AI pagrįstos paieškos ateitimi. Tai ne paprastas žodynas – tai idėjų, formuojančių šiuolaikines AI ekosistemas, žemėlapis.

Naudokite jį kaip pagrindinį šaltinį viskam, kas susiję su LLM, įterpimais, žetonais, mokymu, paieška, mąstymu ir optimizavimu.

A–C: Pagrindinės sąvokos

Dėmesys

Transformer vidinis mechanizmas, leidžiantis modeliui sutelkti dėmesį į reikšmingas sakinio dalis, nepriklausomai nuo jų padėties. Jis leidžia LLM suprasti kontekstą, santykius ir reikšmę ilgose sekose.

Kodėl tai svarbu: Dėmesys yra visų šiuolaikinių LLM intelektų pagrindas. Geresnis dėmesys → geresnis mąstymas → tikslesnės citatos.

AI optimizavimas (AIO)

Turinio struktūrizavimo praktika, kad AI sistemos galėtų jį tiksliai suprasti, rasti, patikrinti ir cituoti.

Kodėl tai svarbu: AIO yra naujas SEO – pagrindas matomumui AI apžvalgose, ChatGPT paieškoje ir Perplexity.

Suderinimas

Modelio mokymo procesas, kad jis veiktų nuosekliai pagal žmogaus ketinimus, saugos standartus ir platformos tikslus.

Apima:

• RLHF

• SFT

• konstitucinė AI

• preferencijų modeliavimas

Kodėl tai svarbu: Suderinami modeliai pateikia labiau nuspėjamus, naudingus atsakymus ir tiksliau vertina jūsų turinį.

Autoregresinis modelis

Modelis, kuris generuoja vieną simbolį po kito, kiekvieną iš jų įtakoja ankstesni simboliai.

Kodėl tai svarbu: Tai paaiškina, kodėl aiškumas ir struktūra pagerina generavimo kokybę – modelis kuria prasmę nuosekliai.

Atgalinis skleidimas

Mokymo algoritmas, kuris koreguoja modelio svorius, apskaičiuodamas paklaidos gradientus. Taip LLM „mokosi“.

Šališkumas

Modelio išvesties modeliai, kuriuos įtakoja iškreipti arba nesubalansuoti mokymo duomenys.

Kodėl tai svarbu: Šališkumas gali paveikti tai, kaip jūsų prekės ženklas ar tema yra pateikiami arba praleidžiami AI generuojamuose atsakymuose.

Minties grandinė (CoT)

Mąstymo technika, kai modelis problemas skaido į etapus, o ne iš karto pereina prie galutinio atsakymo.

Kodėl tai svarbu: Pažangesni modeliai (GPT-5, Claude 3.5, Gemini 2.0) naudoja vidinius mąstymo grandines, kad galėtų mąstyti giliau.

Cituojami šaltiniai (AI paieškoje)

Šaltiniai, kuriuos AI sistemos nurodo po generuotais atsakymais. Tai atitinka „nulio poziciją“ generatyviojoje paieškoje.

Kodėl tai svarbu: Cituojamumas yra naujas matomumo rodiklis.

Konteksto langas

Teksto kiekis, kurį LLM gali apdoroti per vieną sąveiką.

Svyruoja nuo:

• 32k (senesni modeliai)

• 200 tūkst.–2 mln. (šiuolaikiniai modeliai)

• 10 mln.+ žetonai pažangiausiose architektūrose

Kodėl tai svarbu: Didelės langos leidžia modeliams analizuoti visą svetainę ar dokumentą iš karto – tai yra labai svarbu AIO.

D–H: Mechanizmai ir modeliai

Tik dekoderis transformatorius

GPT modelių architektūra. Specializuojasi generavime ir mąstyme.

Įterpimas

Matematinis reikšmės atvaizdavimas. Žodžiai, sakiniai, dokumentai ir netgi prekių ženklai paverčiami vektoriais.

Kodėl tai svarbu: Įterpimai lemia, kaip AI supranta jūsų turinį ir ar jūsų prekės ženklas pasirodo generuojamuose atsakymuose.

Įterpimo erdvė / vektorių erdvė

Daugiamačio „žemėlapio“, kuriame yra įterpimai. Panašios sąvokos sugrupuojamos kartu.

Kodėl tai svarbu: Tai yra tikroji LLM reitingavimo sistema.

Entitetas

Stabili, mašinai atpažįstama sąvoka, pvz.

• Ranktracker

• Raktinių žodžių ieškiklis

• SEO platforma

• ChatGPT

• „Google“ paieška

Kodėl tai svarbu: LLM daug labiau remiasi entitetų santykiais nei raktažodžių atitikimu.

Few-Shot / Zero-Shot mokymasis

Modelio gebėjimas atlikti užduotis su minimaliu pavyzdžių skaičiumi (few-shot) arba be pavyzdžių (zero-shot).

Tikslinis derinimas

Papildomas mokymas, taikomas baziniam modeliui, siekiant jį pritaikyti konkrečiai sričiai ar elgesiui.

Generatyvinė variklio optimizacija (GEO)

Optimizavimas, skirtas specialiai AI generuojamiems atsakymams. Siekia tapti patikimu šaltiniu LLM pagrįstoms paieškos sistemoms.

GPU / TPU

Specializuoti procesoriai, naudojami LLM mokymui dideliu mastu.

Haliucinacija

Kai LLM generuoja neteisingą, nepagrįstą arba sufabrikuotą informaciją.

Kodėl tai svarbu: Haliucinacijos mažėja, kai modeliai gauna geresnius mokymo duomenis, geresnius įterpimus ir stipresnį paiešką.

I–L: Mokymas, interpretavimas ir kalba

Išvada

Procesas, kurio metu LLM generuoja išvestį po mokymo pabaigos.

Instrukcijų derinimas

Modelio mokymas patikimai vykdyti vartotojo instrukcijas.

Tai leidžia LLM jaustis „naudingais“.

Žinių riba

Data, po kurios modelis neturi mokymo duomenų. Paieškos papildytos sistemos iš dalies apeina šį apribojimą.

Žinių grafika

Struktūriškai pateiktas objektų ir jų santykių vaizdas. „Google“ paieška ir šiuolaikiniai LLM naudoja šiuos grafikus supratimui pagrįsti.

Didelis kalbos modelis (LLM)

Transformer pagrįstas neuroninis tinklas, apmokytas didelių duomenų rinkinių pagrindu, skirtas mąstyti, generuoti ir suprasti kalbą.

LoRA (žemo rango adaptacija)

Metodas, leidžiantis efektyviai tiksliai sureguliuoti modelius be kiekvieno parametro keitimo.

M–Q: modelių elgsena ir sistemos

Ekspertų mišinys (MoE)

Architektūra, kurioje keli „ekspertų“ neuroniniai submodeliai atlieka skirtingas užduotis, o maršrutizavimo tinklas pasirenka, kurį ekspertą aktyvuoti.

Kodėl tai svarbu: MoE modeliai (GPT-5, Gemini Ultra) yra kur kas efektyvesni ir pajėgesni dideliu mastu.

Modelio suderinimas

Žr. „Suderinimas“ – dėmesys skiriamas saugumui ir ketinimų atitikimui.

Modelio svoriai

Skaitmeniniai parametrai, išmokti mokymo metu. Jie apibrėžia modelio elgseną.

Daugiafunkcinis modelis

Modelis, kuris priima kelis įvesties tipus:

• tekstas

• vaizdai

• garso

• vaizdo

• PDF

• kodas

Kodėl tai svarbu: Daugiakryptės LLM (GPT-5, Gemini, Claude 3.5) gali holistiškai interpretuoti visus tinklalapius.

Natūralios kalbos supratimas (NLU)

Modelio gebėjimas interpretuoti prasmę, kontekstą ir ketinimus.

Neuroninis tinklas

Sluoksniuota tarpusavyje sujungtų mazgų (neuronų) sistema, naudojama modeliams mokytis.

Ontologija

Struktūriškai pateiktas sąvokų ir kategorijų atvaizdavimas tam tikroje srityje.

Parametrų skaičius

Išmokytų svorio koeficientų skaičius modelyje.

Kodėl tai svarbu: Daugiau parametrų → didesnis atvaizdavimo pajėgumas, bet ne visada geresnis našumas.

Pozicinis kodavimas

Informacija, pridėta prie žodžių, kad modelis žinotų žodžių tvarką sakinyje.

Prompt inžinerija

Įvesties kūrimas, siekiant gauti norimus rezultatus iš LLM.

R–T: paieška, mąstymas ir mokymo dinamika

RAG (paieška ir papildyta generavimas)

Sistema, kurioje LLM prieš generuodamas atsakymą išrenka išorinius dokumentus.

Kodėl tai svarbu: RAG žymiai sumažina haliucinacijas ir sustiprina AI paiešką (ChatGPT Search, Perplexity, Gemini).

Mąstymo variklis

Vidinis mechanizmas, leidžiantis LLM atlikti daugiažingsnį analizę.

Naujos kartos LLM (GPT-5, Claude 3.5) apima:

• minties grandinė

• įrankio naudojimas

• planavimas

• savirefleksija

Sustiprinantis mokymasis iš žmogaus atsiliepimų (RLHF)

Mokymo procesas, kurio metu žmonės vertina modelio rezultatus, padėdami nukreipti elgesį.

Perrūšiavimas

Išieškojimo procesas, kurio metu dokumentai perrūšiuojami pagal kokybę ir aktualumą.

AI paieškos sistemos naudoja reitingavimo pakeitimą, kad atrinktų citavimo šaltinius.

Semantinė paieška

Paieška, pagrįsta įterpimais, o ne raktažodžiais.

Savaiminis dėmesys

Mechanizmas, leidžiantis modeliui įvertinti skirtingų žodžių svarbą sakinyje vienas kito atžvilgiu.

Softmax

Matematinė funkcija, naudojama logitams paversti tikimybėmis.

Priežiūrimas tikslinimas (SFT)

Rankinis modelio mokymas remiantis atrinktais geros elgsenos pavyzdžiais.

Ženklas

Mažiausias teksto vienetas, kurį apdoroja LLM. Gali būti:

• visas žodis

• žodžio dalis

• skyrybos ženklai

• simbolis

Ženklų suskaidymas

Teksto suskaidymo į tokenus procesas.

Transformatorius

Neuroninė architektūra, kuria grindžiami šiuolaikiniai LLM.

U–Z: Išplėstinės sąvokos ir naujos tendencijos

Vektorių duomenų bazė

Duomenų bazė, optimizuota įterpimų saugojimui ir paieškai. Dažnai naudojama RAG sistemose.

Vektorių panašumas

Dviejų įterpimų artumo vektorių erdvėje matas.

Kodėl tai svarbu: Cituojamų šaltinių atranka ir semantinis atitikimas priklauso nuo panašumo.

Svorio susiejimas

Technika, naudojama parametrų skaičiui sumažinti, dalijantis svoriais tarp sluoksnių.

Nulinio šūvio apibendrinimas

Modelio gebėjimas teisingai atlikti užduotis, kurioms jis niekada nebuvo specialiai mokytas.

Zero-Shot paieška

Kai AI sistema suranda teisingus dokumentus be ankstesnių pavyzdžių.

Kodėl šis žodynas svarbus AIO, SEO ir AI atradimams

Perėjimas nuo paieškos variklių prie AI variklių reiškia:

• atradimas dabar yra semantinis

• reitingas → citata

• raktiniai žodžiai → vienetai

• puslapio veiksniai → vektoriaus veiksniai

• SEO → AIO/GEO

Šių terminų supratimas:

• gerina AIO strategiją

• stiprina subjektų optimizavimą

• paaiškina, kaip AI modeliai interpretuoja jūsų prekės ženklą

• padeda diagnozuoti AI haliucinacijas

• kuria geresnius turinio klasterius

• padeda naudotis „Ranktracker“ įrankiu

• užtikrina jūsų rinkodaros ateitį

Kuo geriau suprantate LLM kalbą, tuo geriau suprantate, kaip gauti matomumą jų viduje.

Šis žodynas yra jūsų atskaitos taškas – naujos AI valdomos paieškos ekosistemos žodynas.