Kan noen ELI5 hvordan LLM-er faktisk genererer svar? Prøver å forstå hvorfor innholdet mitt blir/blir ikke sitert

Jeg skal prøve å forklare dette uten sjargong. Slik fungerer LLM-er egentlig:

Hovedideen:

LLM-er har ikke en database med svar. De er enorme mønstergjenkjenningsmaskiner som har lært fra milliarder av teksteksempler.

Tenk på det slik: hvis du har lest tusenvis av matoppskrifter, kan du sannsynligvis skrive en ny som høres plausibel ut. Du kopierer ikke en spesifikk oppskrift – du har lært mønstre om hvordan oppskrifter fungerer.

Slik fungerer svargenereringen:

1. Du stiller et spørsmål – “Hva er den beste CRM-en for små bedrifter?”
2. Modellen deler dette opp i tokens – små tekstbiter
3. Den forutsier hvilken tekst som bør komme neste – basert på mønstre fra treningen
4. Den genererer ett token om gangen – til svaret er komplett

Så hvor passer innholdet ditt inn?

To veier:

Vei 1: Treningsdata Innholdet ditt kan ha vært med da modellen ble trent. I så fall lærte modellen mønstre fra det. Men den “husker” ikke innholdet ditt spesifikt – den har absorbert mønstre om hvilke kilder som er autoritative for hvilke temaer.

Vei 2: Live-henting (RAG) Nyere systemer kan søke på nettet i sanntid, finne relevant innhold og bruke det til å generere svar. Dette er hvordan Perplexity fungerer og hvordan ChatGPT Browse fungerer.

Hovedpoenget: LLM-er lærer hvilke kilder som vanligvis dukker opp for hvilke temaer, og de gjenskaper disse mønstrene.

La meg legge til det praktiske innholdsstrategilaget til Kevins tekniske forklaring.

Fra treningsdataperspektiv:

Innholdet ditt har størst sannsynlighet for å bli “lært” av LLM-er hvis:

• Det dukker opp i høykvalitetskilder (Wikipedia, nyhetssider, akademiske artikler)
• Det har blitt syndikert/ompublisert bredt
• Annet autoritativt innhold refererer til det
• Det bruker klart, strukturert språk

Fra live-henting (RAG)-perspektiv:

Innholdet ditt har størst sannsynlighet for å bli hentet og sitert hvis:

• Det rangerer høyt i tradisjonelt søk (AI-systemer bruker ofte søke-API-er)
• Det gir direkte svar på vanlige spørsmål
• Det er strukturert med tydelige overskrifter og sammendrag
• Det nylig er oppdatert (ferskhetssignaler)

Den praktiske oppskriften:

1. Lag omfattende, autoritativt innhold om dine temaer
2. Få det innholdet referert av andre autoritative kilder
3. Strukturer det slik at AI-systemer lett kan lese og sitere det
4. Overvåk om det faktisk dukker opp i AI-svar med verktøy som Am I Cited
5. Gjør endringer basert på hva som fungerer

Å forstå teknologien hjelper, men det viktigste er: vær kilden som både mennesker og maskiner gjenkjenner som autoritativ på ditt tema.

Ett viktig begrep ingen har nevnt ennå: oppmerksomhetsmekanismer.

Superforenklet versjon:

Når modellen genererer et svar, “retter den oppmerksomheten” mot ulike deler av input og kunnskap. Oppmerksomhetsmekanismen avgjør hva som er relevant å fokusere på.

Hvorfor dette betyr noe for innhold:

Innhold som tydelig signaliserer “jeg er relevant for X-tema” får mer oppmerksomhet for X-spørringer. Dette skjer gjennom:

• Klare temasignaler i overskrifter
• Eksplisitte temauttalelser
• Konsistent terminologi

Oppmerksomhetsmekanismen leser ikke som mennesker. Den prosesserer alt samtidig og vekter relevans matematisk. Innhold med klare, eksplisitte relevanssignaler scorer høyere.

Praktisk konsekvens:

Ikke vær subtil. Hvis innholdet ditt handler om “CRM for små bedrifter”, si “CRM for små bedrifter” eksplisitt. Modellen trenger tydelige signaler for å rette oppmerksomheten mot innholdet ditt for disse spørsmålene.

Jeg jobber med teknisk dokumentasjon, og vi har tenkt mye på dette.

Det vi har lært om struktur:

LLM-er gjør tekst om til tokens – de deler den opp i biter. Hvordan innholdet ditt er strukturert påvirker hvordan det blir tokenisert og om komplette, nyttige biter kan trekkes ut.

God struktur for LLM-forbruk:

• Overskrift: “Hvordan konfigurere X”
• Første setning: Direkte svar eller sammendrag
• Påfølgende innhold: Utfyllende detaljer

Dårlig struktur:

• Lange avsnitt med nøkkelinformasjon gjemt bort
• Viktige poeng spredt over flere seksjoner
• Kontekstavhengige utsagn som ikke fungerer alene

Testen vi bruker:

Ta en hvilken som helst seksjon av innholdet ditt. Hvis en maskin bare trakk ut den seksjonen, ville det gi mening og være nyttig? Hvis ja, er det LLM-vennlig. Hvis nei, omstrukturer.

Ok, men hva med “hallusinasjons”-problemet?

Noen ganger nevner ChatGPT selskapet vårt, men får detaljer feil. Eller den siterer oss for ting vi aldri har sagt.

Hvis modellen matcher mønstre, hvorfor finner den på ting om oss?

Viktig poeng: ulike LLM-er har ulike treningsdata og ulike cutoffs.

ChatGPT (GPT-4):

• Treningsdata har et cutoff (var før 2023, nå nyere med nettlesing)
• Stoler tungt på treningsmønstre
• Kan bruke sanntidsnettlesing når aktivert

Perplexity:

• Sanntid søk på nettet som hovedmetode
• Mindre avhengig av treningsdata
• Mer som en søkemotor som genererer svar

Google Gemini:

• Tilgang til Google Search-indeksen
• Kombinerer treningsdata med sanntidshenting
• Sterk vekt på nylig indeksert innhold

Claude:

• Treningsdata lik ChatGPT
• Har nå nettsøk-funksjoner
• Mer forsiktig med å komme med påstander

Implikasjonen:

Innholdsstrategien din må fungere for begge paradigmer:

• Vær i treningsdata (langtidsautoritet)
• Vær lett å finne (korttidssynlighet)

Ulike plattformer vil sitere deg av ulike grunner.

Veldig praktisk spørsmål: finnes det NOEN måte å vite om innholdet vårt er i treningsdataene?

Kan vi teste om ChatGPT “kjenner” oss fra trening vs. nettlesing?

Denne tråden har vært utrolig hjelpsom. Her er en oppsummering av hva jeg har lært:

Hvordan LLM-er genererer svar:

• Mønstergjenkjenning, ikke databaseoppslag
• Forutsier hvilken tekst som bør komme neste basert på trening
• Lærer assosiasjoner mellom temaer, kilder og autoritet

Hvorfor noe innhold blir sitert:

• Har vært med i treningsdata i autoritative sammenhenger
• Er lett å hente for systemer med RAG
• Har klar struktur og eksplisitte temasignaler
• Knyttes til autoritet av menneskelige kilder (siteringer, referanser)

Hva jeg faktisk kan gjøre:

• Lag omfattende, klart strukturert innhold
• Bli referert av andre autoritative kilder
• Bruk eksplisitt, konsekvent terminologi
• Strukturer for uttrekk (hver seksjon bør kunne stå alene)
• Overvåk med verktøy som Am I Cited og iterer

Den tekniske forståelsen hjelper meg å se at det ikke er magi – det finnes klare mønstre som avgjør synlighet. Nå har jeg en ramme for hvorfor visse strategier fungerer.

Takk alle sammen!