Kan nogen forklare på et ELI5-niveau, hvordan LLM'er faktisk genererer svar? Prøver at forstå, hvorfor mit indhold bliver/bliver ikke citeret

Jeg vil prøve at forklare det uden fagsprog. Sådan fungerer LLM’er faktisk:

Den grundlæggende idé:

LLM’er har ikke en database med svar. De er enorme mønstergenkendende maskiner, der har lært fra milliarder af teksteksempler.

Tænk på det sådan her: hvis du har læst tusindvis af madopskrifter, kan du sikkert skrive en ny, der lyder plausibel. Du kopierer ikke en bestemt opskrift – du har lært mønstre for, hvordan opskrifter er bygget op.

Sådan fungerer svargenerering:

1. Du stiller et spørgsmål – “Hvad er det bedste CRM til små virksomheder?”
2. Modellen opdeler det i tokens – små tekststykker
3. Den forudsiger, hvilken tekst der skal komme næste – baseret på mønstre fra træningen
4. Den genererer ét token ad gangen – indtil svaret er færdigt

Hvor passer dit indhold så ind?

To veje:

Vej 1: Træningsdata Dit indhold kan være blevet inkluderet, da modellen blev trænet. I så fald har modellen lært mønstre fra det. Men den “husker” ikke dit indhold specifikt – den har optaget mønstre om, hvilke kilder der er autoritative på hvilke emner.

Vej 2: Live-hentning (RAG) Nyere systemer kan søge på nettet i realtid, finde relevant indhold og bruge det til at generere svar. Det er sådan Perplexity fungerer og hvordan ChatGPT Browse fungerer.

Den vigtige indsigt: LLM’er lærer, hvilke kilder der typisk optræder for hvilke emner, og de genskaber de mønstre.

Lad mig tilføje det praktiske indholdsstrategilag til Kevins tekniske forklaring.

Fra træningsdataperspektiv:

Dit indhold bliver mest sandsynligt “lært” af LLM’er, hvis:

• Det optræder i højtkvalitetskilder (Wikipedia, nyhedssider, videnskabelige artikler)
• Det er blevet syndikeret/genpubliceret bredt
• Andet autoritativt indhold refererer til det
• Det bruger klart, struktureret sprog

Fra live-hentning (RAG) perspektiv:

Dit indhold bliver mest sandsynligt hentet og citeret, hvis:

• Det rangerer højt i traditionel søgning (AI-systemer bruger ofte søge-API’er)
• Det besvarer almindelige spørgsmål direkte
• Det er struktureret med klare overskrifter og resuméer
• Det er nyligt opdateret (friskhedssignaler)

Den praktiske køreplan:

1. Lav omfattende, autoritativt indhold om dine emner
2. Få det indhold refereret af andre autoritative kilder
3. Strukturér det, så AI-systemer nemt kan læse og citere det
4. Overvåg, om det faktisk optræder i AI-svar med værktøjer som Am I Cited
5. Iterér baseret på, hvad der virker

Teknisk forståelse er nyttig, men det handlingsorienterede budskab er: bliv den kilde, som både mennesker og maskiner anerkender som autoritet på dit emne.

Et vigtigt koncept, som ingen har nævnt endnu: opmærksomhedsmekanismer.

Meget forenklet version:

Når modellen genererer et svar, “retter den opmærksomhed” mod forskellige dele af sit input og sin viden. Opmærksomhedsmekanismen bestemmer, hvad der er relevant at fokusere på.

Hvorfor det er vigtigt for indhold:

Indhold, der tydeligt signalerer “jeg er relevant for X-emne”, får mere opmærksomhed for X-forespørgsler. Det sker gennem:

• Klare emnesignaler i overskrifter
• Eksplicitte emneudtalelser
• Konsistent terminologi

Opmærksomhedsmekanismen læser ikke som mennesker. Den behandler alt på én gang og vægter relevans matematisk. Indhold med klare, eksplicitte relevanssignaler scorer højere.

Praktisk betydning:

Vær ikke subtil. Hvis dit indhold handler om “CRM til små virksomheder”, så sig “CRM til små virksomheder” eksplicit. Modellen har brug for klare signaler for at rette opmærksomhed mod dit indhold for de forespørgsler.

Jeg arbejder med teknisk dokumentation, og vi har tænkt meget over det her.

Hvad vi har lært om struktur:

LLM’er tokeniserer tekst – de opdeler det i stykker. Hvordan dit indhold er struktureret påvirker, hvordan det bliver tokeniseret, og om komplette, brugbare bidder kan udtrækkes.

God struktur til LLM-forbrug:

• Overskrift: “Sådan konfigurerer du X”
• Første sætning: Direkte svar eller resumé
• Efterfølgende indhold: Underbyggende detaljer

Dårlig struktur:

• Lange afsnit med vigtig info begravet
• Vigtige pointer spredt over flere afsnit
• Kontekstafhængige udsagn, der ikke giver mening alene

Testen vi bruger:

Tag et hvilket som helst afsnit af dit indhold. Hvis en maskine kun udtrak det afsnit, ville det så give mening og være brugbart? Hvis ja, er det LLM-venligt. Hvis nej, lav om.

Okay, men hvad med “hallucinations”-problemet?

Nogle gange nævner ChatGPT vores virksomhed, men får detaljerne galt i halsen. Eller den citerer os for ting, vi aldrig har sagt.

Hvis modellen laver mønstergenkendelse, hvorfor opfinder den så ting om os?

Vigtigt punkt: forskellige LLM’er har forskellige træningsdata og forskellige cutoffs.

ChatGPT (GPT-4):

• Træningsdata har en cutoff (tidligere 2023, nu mere opdateret med browsing)
• Stoler meget på træningsmønstre
• Kan bruge realtidsbrowsing, når det er slået til

Perplexity:

• Realtidssøgning på nettet som primær metode
• Mindre afhængig af træningsdata
• Mere som en søgemaskine, der genererer svar

Google Gemini:

• Adgang til Google Search-indekset
• Kombinerer træningsdata med realtidshentning
• Stærk bias mod nyligt indekseret indhold

Claude:

• Træningsdata ligner ChatGPT
• Har nu websøgningsfunktioner
• Mere forsigtig med at fremsætte påstande

Implikationen:

Din indholdsstrategi skal fungere for begge paradigmer:

• Vær i træningsdata (langsigtet autoritet)
• Vær let at hente (korttidssynlighed)

Forskellige platforme vil citere dig af forskellige grunde.

Meget praktisk spørgsmål: er der OVERHOVEDET nogen måde at vide, om vores indhold er i træningsdataene?

Altså, kan vi teste om ChatGPT “kender” os fra træningen vs. browsing?

Denne tråd har været utroligt hjælpsom. Lad mig opsummere, hvad jeg har lært:

Hvordan LLM’er genererer svar:

• Mønstergenkendelse, ikke databaseopslag
• Forudsiger hvilken tekst, der skal komme næste baseret på træning
• Lærer sammenhænge mellem emner, kilder og autoritet

Hvorfor noget indhold bliver citeret:

• Har optrådt i træningsdata i autoritative sammenhænge
• Er let at hente for systemer, der bruger RAG
• Har klar struktur og eksplicitte emnesignaler
• Forbundet med autoritet af menneskelige kilder (citat, referencer)

Hvad jeg faktisk kan gøre:

• Skab omfattende, klart struktureret indhold
• Bliv refereret af andre autoritative kilder
• Brug eksplicit, konsistent terminologi
• Strukturér til udtrækning (hver sektion skal kunne stå alene)
• Overvåg med værktøjer som Am I Cited og iterér

Den tekniske forståelse hjælper mig med at se, at det ikke er magi – der er tydelige mønstre, der afgør synligheden. Nu har jeg en ramme for, hvorfor bestemte strategier virker.

Tak allesammen!