Może ktoś wyjaśni jak pięciolatkowi, jak LLM faktycznie generują odpowiedzi? Próbuję zrozumieć, czemu moje treści są/nie są cytowane

Spróbuję wyjaśnić to bez żargonu. Tak naprawdę działają LLM:

Podstawowa idea:

LLM nie mają bazy gotowych odpowiedzi. To ogromne maszyny do rozpoznawania wzorców, które nauczyły się na miliardach przykładów tekstów.

Pomyśl o tym tak: jeśli przeczytałeś tysiące przepisów kulinarnych, pewnie mógłbyś napisać nowy, który brzmi wiarygodnie. Nie kopiujesz żadnego konkretnego przepisu – poznałeś wzorce, jak powinny wyglądać przepisy.

Jak działa generowanie odpowiedzi:

1. Zadajesz pytanie – „Jaki CRM jest najlepszy dla małych firm?”
2. Model dzieli je na tokeny – małe fragmenty tekstu
3. Przewiduje, co powinno być dalej – na podstawie wzorców z treningu
4. Generuje jeden token na raz – aż powstanie pełna odpowiedź

Gdzie tu miejsce na Twoje treści?

Dwie ścieżki:

Ścieżka 1: Dane treningowe Twoje treści mogły zostać uwzględnione podczas trenowania modelu. Jeśli tak, model nauczył się z nich wzorców. Ale nie „pamięta” konkretnie Twoich treści – przyswoił wzorce, które źródła są autorytatywne w jakich tematach.

Ścieżka 2: Bieżące pozyskiwanie (RAG) Nowsze systemy potrafią przeszukiwać internet w czasie rzeczywistym, znaleźć odpowiednie treści i wykorzystać je do generowania odpowiedzi. Tak działa Perplexity i ChatGPT Browse.

Najważniejszy wniosek: LLM uczą się, które źródła pojawiają się przy jakich tematach i odtwarzają te wzorce.

Dodam praktyczną warstwę strategii treści do technicznego wyjaśnienia Kevina.

Z perspektywy danych treningowych:

Twoje treści najprawdopodobniej zostaną „nauczone” przez LLM, jeśli:

• Pojawiają się w wysokiej jakości źródłach (Wikipedia, portale informacyjne, publikacje naukowe)
• Zostały szeroko zreplikowane/udostępnione
• Cytują je inne autorytatywne źródła
• Używają jasnego, uporządkowanego języka

Z perspektywy bieżącego pozyskiwania (RAG):

Twoje treści są najłatwiej pobierane i cytowane, jeśli:

• Dobrze pozycjonują się w tradycyjnych wyszukiwarkach (AI często korzysta z API wyszukiwarek)
• Bezpośrednio odpowiadają na typowe pytania
• Są uporządkowane w przejrzyste nagłówki i podsumowania
• Zostały niedawno zaktualizowane (sygnały świeżości)

Praktyczny plan działania:

1. Twórz kompleksowe, autorytatywne treści na swoje tematy
2. Dbaj, by cytowały je inne autorytatywne źródła
3. Strukturyzuj je tak, aby AI mogło je łatwo przeanalizować i zacytować
4. Monitoruj, czy faktycznie pojawiają się w odpowiedziach AI za pomocą narzędzi takich jak Am I Cited
5. Ulepszaj na podstawie tego, co działa

Zrozumienie technologii pomaga, ale praktyczny wniosek brzmi: bądź źródłem, które ludzie i maszyny rozpoznają jako autorytet w Twoim temacie.

Jedna ważna koncepcja, o której nikt jeszcze nie wspomniał: mechanizmy uwagi.

Bardzo uproszczona wersja:

Gdy model generuje odpowiedź, „zwraca uwagę” na różne części wejścia i swojej wiedzy. Mechanizm uwagi decyduje, na czym się skupić.

Dlaczego to ważne dla treści:

Treści, które wyraźnie sygnalizują „jestem o temacie X”, zyskują więcej uwagi dla zapytań o X. Dzieje się to przez:

• Jasne sygnały tematyczne w nagłówkach
• Wyraźne sformułowania tematyczne
• Spójną terminologię

Mechanizm uwagi nie czyta jak człowiek. Przetwarza wszystko naraz i matematycznie waży trafność. Treści z jasnymi, jednoznacznymi sygnałami trafności mają wyższe wyniki.

Praktyczny wniosek:

Nie bądź subtelny. Jeśli Twoja treść jest o „CRM dla małych firm”, napisz wyraźnie „CRM dla małych firm”. Model potrzebuje jasnych sygnałów, by zwrócić uwagę na Twoje treści przy tych zapytaniach.

Pracuję w dokumentacji technicznej i ostatnio dużo o tym rozmawiamy.

Czego nauczyliśmy się o strukturze:

LLM tokenizują tekst – dzielą go na fragmenty. To, jak Twoje treści są zbudowane, wpływa na to, jak zostaną podzielone na tokeny i czy kompletne, użyteczne fragmenty można wyodrębnić.

Dobra struktura dla LLM:

• Nagłówek: „Jak skonfigurować X”
• Pierwsze zdanie: Bezpośrednia odpowiedź lub podsumowanie
• Dalej: Szczegóły wspierające

Zła struktura:

• Długie akapity z kluczowymi informacjami ukrytymi w środku
• Ważne punkty rozproszone po wielu sekcjach
• Stwierdzenia zależne od kontekstu, które nie mają sensu samodzielnie

Test, którego używamy:

Weź dowolną sekcję swojej treści. Jeśli maszyna wyodrębni tylko tę sekcję, czy będzie zrozumiała i użyteczna? Jeśli tak, jest przyjazna dla LLM. Jeśli nie – zmień strukturę.

Okej, a co z problemem „halucynacji”?

Czasem ChatGPT wspomina naszą firmę, ale podaje błędne szczegóły. Albo cytuje nas przy rzeczach, których nigdy nie napisaliśmy.

Jeśli model dopasowuje wzorce, czemu zmyśla o nas?

Ważna sprawa: różne LLM mają różne dane treningowe i różne daty odcięcia.

ChatGPT (GPT-4):

• Dane treningowe mają datę odcięcia (kiedyś 2023, teraz nowsze z trybem przeglądania)
• Mocno polega na wzorcach z treningu
• Może korzystać z przeglądania internetu w czasie rzeczywistym

Perplexity:

• Głównie wyszukiwanie w sieci w czasie rzeczywistym
• Mniej zależny od danych treningowych
• Bardziej jak wyszukiwarka generująca odpowiedzi

Google Gemini:

• Dostęp do indeksu wyszukiwarki Google
• Łączy dane treningowe z bieżącym pobieraniem treści
• Silnie faworyzuje najnowsze zindeksowane treści

Claude:

• Dane treningowe podobne do ChatGPT
• Teraz ma możliwość przeszukiwania sieci
• Ostrożniejszy w formułowaniu twierdzeń

Co z tego wynika:

Twoja strategia treści musi działać dla obu paradygmatów:

• Być w danych treningowych (długofalowy autorytet)
• Być łatwo pobieranym (krótkoterminowa widoczność)

Różne platformy cytują Cię z różnych powodów.

Mega praktyczne pytanie: czy JEST jakiś sposób, żeby sprawdzić, czy nasze treści są w danych treningowych?

Da się jakoś przetestować, czy ChatGPT „zna” nas z treningu, czy z przeglądania?

Ta dyskusja była niesamowicie pomocna. Podsumuję, czego się dowiedziałam:

Jak LLM generują odpowiedzi:

• Dopasowywanie wzorców, nie pobieranie z bazy
• Przewidywanie kolejnych fragmentów tekstu na podstawie treningu
• Uczenie się powiązań między tematami, źródłami i autorytetem

Dlaczego niektóre treści są cytowane:

• Pojawiły się w danych treningowych w autorytatywnym kontekście
• Są łatwo pobierane przez systemy typu RAG
• Mają jasną strukturę i wyraźne sygnały tematyczne
• Są kojarzone z autorytetem przez ludzi (cytowania, odniesienia)

Co faktycznie mogę zrobić:

• Tworzyć kompleksowe, jasno zbudowane treści
• Być cytowanym przez inne autorytatywne źródła
• Używać wyraźnej, spójnej terminologii
• Strukturyzować treści pod kątem ekstrakcji (każda sekcja powinna być samodzielna)
• Monitorować narzędziami typu Am I Cited i ulepszać

Techniczne zrozumienie pomaga mi zobaczyć, że to nie magia – są jasne wzorce, które decydują o widoczności. Teraz mam ramy, czemu konkretne strategie działają.

Dzięki wszystkim!