Kan iemand ELI5 uitleggen hoe LLM's eigenlijk reacties genereren? Ik probeer te begrijpen waarom mijn content wel/niet wordt geciteerd

Ik zal proberen dit uit te leggen zonder jargon. Zo werken LLM’s echt:

Het basisidee:

LLM’s hebben geen database met antwoorden. Het zijn gigantische patronenherkenningsmachines die geleerd hebben van miljarden tekstvoorbeelden.

Zie het zo: als je duizenden kookrecepten hebt gelezen, kun je waarschijnlijk zelf een nieuw recept schrijven dat geloofwaardig klinkt. Je kopieert geen specifiek recept – je hebt patronen geleerd over hoe recepten werken.

Hoe het genereren van antwoorden werkt:

1. Je stelt een vraag – “Wat is de beste CRM voor kleine bedrijven?”
2. Het model splitst dit op in tokens – kleine stukjes tekst
3. Het voorspelt welke tekst er daarna moet komen – op basis van patronen uit de training
4. Het genereert één token per keer – tot het antwoord compleet is

Waar past jouw content in dit plaatje?

Twee paden:

Pad 1: Trainingsdata
Jouw content kan zijn meegenomen toen het model werd getraind. In dat geval heeft het model patronen hiervan geleerd. Maar het “onthoudt” jouw content niet specifiek – het heeft patronen opgenomen over welke bronnen gezaghebbend zijn bij welke onderwerpen.

Pad 2: Live retrieval (RAG)
Nieuwere systemen kunnen in realtime op internet zoeken, relevante content vinden en die gebruiken om antwoorden te genereren. Zo werkt Perplexity en zo werkt ChatGPT Browse.

Het belangrijkste inzicht: LLM’s leren welke bronnen vaak voorkomen bij welke onderwerpen, en ze repliceren die patronen.

Ik voeg graag de praktische contentstrategie toe aan Kevin’s technische uitleg.

Vanuit trainingsdata-perspectief:

Je content wordt het meest “geleerd” door LLM’s als:

• Het verschijnt op kwalitatieve bronnen (Wikipedia, nieuwssites, academische publicaties)
• Het breed is gesyndiceerd/herpubliceerd
• Andere gezaghebbende content ernaar verwijst
• Het duidelijke, gestructureerde taal gebruikt

Vanuit live retrieval (RAG):

Je content wordt het snelst opgehaald en geciteerd als:

• Het goed scoort in traditionele zoekresultaten (AI-systemen gebruiken vaak zoek-API’s)
• Het direct antwoord geeft op veelgestelde vragen
• Het gestructureerd is met duidelijke koppen en samenvattingen
• Het recent is bijgewerkt (signalen van actualiteit)

Het praktische stappenplan:

1. Maak uitgebreide, gezaghebbende content over je onderwerpen
2. Laat die content refereren door andere gezaghebbende bronnen
3. Structureer het zodat AI-systemen het makkelijk kunnen lezen en citeren
4. Monitor of je content echt verschijnt in AI-antwoorden met tools als Am I Cited
5. Verbeter op basis van wat werkt

De techniek begrijpen helpt, maar het belangrijkste is: word de bron die door mensen én machines wordt herkend als autoriteit op je onderwerp.

Eén belangrijk concept dat nog niet genoemd is: attention-mechanismen.

Super simpel uitgelegd:

Als het model een antwoord genereert, “besteedt het aandacht” aan verschillende delen van de input en kennis. Het attention-mechanisme bepaalt wat relevant is om op te focussen.

Waarom dit belangrijk is voor content:

Content die duidelijk signaleert “ik ben relevant voor onderwerp X” krijgt meer aandacht bij vragen over X. Dit gebeurt door:

• Duidelijke onderwerpssignalen in koppen
• Expliciete onderwerpvermeldingen
• Consistente terminologie

Het attention-mechanisme leest niet zoals mensen. Het verwerkt alles tegelijk en weegt relevantie wiskundig. Content met duidelijke, expliciete relevantiesignalen scoort hoger.

Praktisch gevolg:

Wees niet subtiel. Als je content over “CRM voor kleine bedrijven” gaat, zeg dan expliciet “CRM voor kleine bedrijven”. Het model heeft duidelijke signalen nodig om aandacht aan jouw content te besteden bij die vragen.

Ik werk in technische documentatie en wij denken hier veel over na.

Wat we geleerd hebben over structuur:

LLM’s tokeniseren tekst – ze breken het in stukjes. Hoe je content is gestructureerd bepaalt hoe het getokeniseerd wordt en of complete, bruikbare fragmenten kunnen worden opgehaald.

Goede structuur voor LLM-consumptie:

• Kop: “Hoe configureer je X”
• Eerste zin: Direct antwoord of samenvatting
• Daarna: Ondersteunende details

Slechte structuur:

• Lange alinea’s met belangrijke info verstopt
• Belangrijke punten verspreid over meerdere secties
• Contextafhankelijke uitspraken die niet op zichzelf staan

De test die wij gebruiken:

Neem een willekeurig deel van je content. Als een machine alleen dat deel zou halen, is het dan logisch en bruikbaar? Zo ja, dan is het LLM-vriendelijk. Zo nee, herstructureer het.

Oké, maar hoe zit het met het “hallucinatie”-probleem?

Soms noemt ChatGPT ons bedrijf maar geeft verkeerde details. Of het citeert ons over dingen die we nooit gezegd hebben.

Als het model patronen volgt, waarom verzint het dan dingen over ons?

Belangrijk punt: verschillende LLM’s hebben verschillende trainingsdata en cutoffs.

ChatGPT (GPT-4):

• Trainingsdata heeft een cutoff (was 2023, nu recenter met browsefunctie)
• Leunt zwaar op trainingspatronen
• Kan realtime browsen als dat is ingeschakeld

Perplexity:

• Realtime websearch als hoofdmethode
• Minder afhankelijk van trainingsdata
• Meer als een zoekmachine die antwoorden genereert

Google Gemini:

• Toegang tot Google Search-index
• Combineert trainingsdata met realtime retrieval
• Sterke voorkeur voor recent geïndexeerde content

Claude:

• Trainingsdata vergelijkbaar met ChatGPT
• Heeft nu websearch-mogelijkheden
• Voorzichtiger met uitspraken

De implicatie:

Je contentstrategie moet voor beide paradigma’s werken:

• In trainingsdata zitten (lange termijn autoriteit)
• Eenvoudig op te halen zijn (korte termijn zichtbaarheid)

Verschillende platforms zullen om verschillende redenen naar je verwijzen.

Super praktische vraag: is er ENIGE manier om te weten of onze content in de trainingsdata zit?

Kun je testen of ChatGPT “ons kent” uit training vs. browsen?

Deze thread was ontzettend nuttig. Hier mijn samenvatting:

Hoe LLM’s reacties genereren:

• Patronen matchen, geen database-opvraging
• Voorspelt welke tekst erna moet komen op basis van training
• Leert associaties tussen onderwerpen, bronnen en autoriteit

Waarom sommige content wordt geciteerd:

• Verscheen in trainingsdata in gezaghebbende contexten
• Is makkelijk op te halen door systemen met RAG
• Heeft duidelijke structuur en expliciete onderwerp-signalen
• Wordt door mensen als autoriteit gezien (citaten, verwijzingen)

Wat ik concreet kan doen:

• Maak uitgebreide, duidelijk gestructureerde content
• Laat je refereren door andere gezaghebbende bronnen
• Gebruik expliciete, consistente terminologie
• Structureer voor extractie (elke sectie moet op zichzelf kunnen staan)
• Monitor met tools als Am I Cited en stuur bij

Het technische inzicht helpt me inzien dat het geen magie is – er zijn duidelijke patronen die zichtbaarheid bepalen. Nu heb ik een kader waarom bepaalde strategieën werken.

Dank allemaal!