Discuție în comunitate care explică modul în care modelele lingvistice mari generează răspunsuri și ce înseamnă acest lucru pentru creatorii de conținut care încearcă să fie citați. Explicații reale de la ingineri AI și strategi de conținut.
Încerc să optimizez conținutul nostru pentru vizibilitate în AI, dar realizez că, de fapt, nu înțeleg CUM funcționează aceste sisteme AI.
Adică, știu că ChatGPT „generează” răspunsuri, dar:
Am citit câteva lucruri tehnice despre transformere și mecanisme de atenție, dar devin rapid prea complicate pentru mine.
Poate cineva să explice asta astfel încât să înțeleg ce pot FACE efectiv pentru a ne îmbunătăți vizibilitatea?
Ce vreau cu adevărat să aflu:
Aș aprecia foarte mult explicații de la persoane care chiar înțeleg acest domeniu.
O să încerc să explic fără jargon. Iată cum funcționează de fapt LLM-urile:
Ideea de bază:
LLM-urile nu au o bază de date cu răspunsuri. Sunt mașini uriașe de identificat tipare care au învățat din miliarde de exemple de text.
Gândește-te așa: dacă ai citit mii de rețete, probabil ai putea scrie una nouă care să sune plauzibil. Nu copiezi vreo rețetă anume – ai învățat tipare despre cum funcționează rețetele.
Cum funcționează generarea răspunsului:
Unde se încadrează conținutul tău?
Două căi:
Calea 1: Date de antrenament Este posibil ca modelul să fi inclus conținutul tău la antrenament. Dacă da, modelul a învățat tipare din el. Dar nu „ține minte” conținutul tău în mod specific – a absorbit tipare despre ce surse sunt autoritare pe ce subiecte.
Calea 2: Recuperare în timp real (RAG) Sistemele mai noi pot căuta pe web în timp real, găsi conținut relevant și îl pot folosi pentru a genera răspunsuri. Așa funcționează Perplexity și modul Browse din ChatGPT.
Ideea cheie: LLM-urile învață ce surse apar frecvent la anumite subiecte și replică aceste tipare.
Asta e foarte util. Deci, o întrebare suplimentară:
Dacă modelul „a învățat tipare” despre ce surse sunt autoritare – cum a învățat asta? Ce îl face să asocieze anumite branduri/site-uri cu anumite subiecte?
E doar frecvența? Adică dacă Forbes scrie mult despre CRM-uri, modelul a învățat „Forbes = autoritate CRM”?
Întrebare foarte bună. Este o combinație de factori:
1. Frecvență + Context Da, frecvența contează, dar contextul contează și mai mult. Dacă Forbes este menționat împreună cu discuții despre CRM de mii de ori în datele de antrenament, modelul învață această asociere.
2. Semnale de autoritate Modelul preia semnale precum:
Aceste tipare învață modelul ce surse sunt considerate autoritare de către oameni.
3. Consistență Sursele care apar constant în conținut de calitate (nu spam, nu site-uri de slabă calitate) primesc asocieri mai puternice.
Ce înseamnă asta pentru tine:
Nu este doar „creează conținut” – este „fii sursa pe care alte surse o referențiază când discută subiectul tău.”
Lasă-mă să adaug stratul practic de strategie de conținut la explicația tehnică a lui Kevin.
Din perspectiva datelor de antrenament:
Conținutul tău e cel mai probabil „învățat” de LLM-uri dacă:
Din perspectiva recuperării live (RAG):
Conținutul tău e cel mai probabil să fie recuperat și citat dacă:
Planul practic:
Înțelegerea tehnologiei ajută, dar concluzia practică e: fii sursa pe care atât oamenii, cât și mașinile o recunosc ca autoritate pe subiectul tău.
Un concept important pe care nu l-a menționat nimeni încă: mecanismele de atenție.
Versiunea super simplificată:
Când modelul generează un răspuns, „acordă atenție” diferitelor părți din input și cunoștințe. Mecanismul de atenție decide ce e relevant să fie urmărit.
De ce contează asta pentru conținut:
Conținutul care semnalizează clar „sunt relevant pentru subiectul X” primește mai multă atenție pentru întrebări despre X. Acest lucru se realizează prin:
Mecanismul de atenție nu citește ca oamenii. Procesează totul simultan și cântărește relevanța matematic. Conținutul cu semnale explicite și clare de relevanță are scoruri mai mari.
Implicație practică:
Nu fi subtil. Dacă ai conținut despre „CRM pentru afaceri mici”, spune explicit „CRM pentru afaceri mici”. Modelul are nevoie de semnale clare ca să acorde atenție conținutului tău pentru acele întrebări.
Lucrez în documentație tehnică și ne gândim mult la asta.
Ce am învățat despre structură:
LLM-urile tokenizează textul – îl sparg în bucăți. Cum este structurat conținutul tău afectează modul de tokenizare și dacă pot fi extrase fragmente complete, utile.
Structură bună pentru consum LLM:
Structură proastă:
Testul pe care îl folosim:
Ia orice secțiune din conținutul tău. Dacă o mașină ar extrage doar acea secțiune, ar avea sens și ar fi utilă? Dacă da, e prietenos cu LLM. Dacă nu, restructurează.
Ok, dar ce facem cu problema „halucinațiilor”?
Uneori ChatGPT menționează compania noastră, dar greșește detaliile. Sau ne citează pentru lucruri pe care nu le-am spus niciodată.
Dacă modelul se bazează pe identificarea tiparelor, de ce inventează lucruri despre noi?
Întrebare excelentă despre halucinații.
De ce halucinează LLM-urile:
Modelul este antrenat să producă text plauzibil și coerent – nu neapărat corect factual. Nu „știe” fapte; știe ce cuvinte urmează de obicei altor cuvinte.
Când este întrebat despre compania ta:
De aceea apar halucinații chiar și despre entități reale. Modelul practic spune „pe baza tiparelor, asta ar fi de obicei adevărat despre o astfel de companie.”
Ce poți face:
Halucinațiile sunt o limitare fundamentală, nu un bug ce poate fi „reparat”. Dar datele sursă mai exacte = mai puține tipare greșite învățate.
Punct important: diferitele LLM-uri au date de antrenament și cutoff-uri diferite.
ChatGPT (GPT-4):
Perplexity:
Google Gemini:
Claude:
Implicația:
Strategia ta de conținut trebuie să funcționeze pentru ambele paradigme:
Platforme diferite te vor cita din motive diferite.
Întrebare foarte practică: există VREUN mod să știm dacă conținutul nostru e în datele de antrenament?
Adică, putem testa dacă ChatGPT „știe” despre noi din antrenament vs. browsing?
Într-un fel, cu niște teste ingenioase:
Metoda 1: Dezactivează browsing-ul și întreabă În ChatGPT poți dezactiva browsing-ul. Apoi întreabă despre compania ta. Dacă știe lucruri, acelea sunt din datele de antrenament.
Metoda 2: Întreabă despre informații de dinainte de cutoff Întreabă despre evenimente/conținut de dinainte de cutoff. Dacă modelul știe, e în datele de antrenament.
Metoda 3: Testează consistența răspunsului Cunoștințele din datele de antrenament sunt mai stabile între conversații. Cunoștințele recuperate variază în funcție de ce găsește fiecare dată.
Dar sincer:
Nu te concentra obsesiv pe dacă ești în datele de antrenament. Concentrează-te să fii în AMBELE:
Modelele se tot actualizează. Contează să construiești autoritate durabilă, nu să „păcălești” un anumit set de antrenament.
Acest fir de discuție a fost incredibil de util. Iată ce am înțeles:
Cum generează LLM-urile răspunsuri:
De ce este citat un anumit conținut:
Ce pot face efectiv:
Înțelegerea tehnică mă ajută să văd că nu e magie – există tipare clare care determină vizibilitatea. Acum am un cadru pentru a înțelege de ce anumite strategii funcționează.
Mulțumesc tuturor!
LLM-urile generează răspunsuri prin împărțirea inputului în tokeni, procesarea lor prin straturi transformer cu mecanisme de atenție și prezicerea următorului token pe baza tiparelor învățate. Acest proces se repetă până când este generat un răspuns complet. Modelul nu recuperează răspunsuri pre-scrise – el generează text nou pe baza tiparelor învățate din datele de antrenament.
Conținutul este mai probabil să fie citat atunci când apare frecvent în date de antrenament autoritative, este structurat clar, oferă răspunsuri directe la întrebări comune și provine din entități recunoscute. LLM-urile învață asocieri între subiecte și surse, astfel că un conținut care apare constant în contexte de calitate ridicată are avantaj la citare.
LLM-urile prezic următorii tokeni probabili pe baza tiparelor, nu a faptelor. Halucinațiile apar când modelul generează text care sună plauzibil, dar este incorect. Acest lucru se întâmplă deoarece LLM-urile sunt antrenate să producă text coerent și adecvat contextului, nu să verifice acuratețea faptică. Sistemele RAG ajută prin ancorarea răspunsurilor în surse recuperate.
Fereastra de context este cantitatea maximă de text pe care un LLM o poate procesa simultan (de obicei 2.000 până la peste 200.000 de tokeni). Informațiile dincolo de această fereastră se pierd. Asta înseamnă că LLM-urile pot cita doar din surse aflate în contextul lor curent sau din tipare învățate la antrenament. Ferestrele de context mai lungi permit luarea în considerare a mai multor surse.
Urmărește când și cum apare conținutul tău în răspunsurile generate de LLM-uri. Înțelege-ți vizibilitatea pe ChatGPT, Perplexity și alte platforme AI.
Află cum să optimizezi lizibilitatea conținutului pentru sistemele AI, ChatGPT, Perplexity și motoarele de căutare AI. Descoperă cele mai bune practici pentru s...
Învață strategii dovedite pentru a menține și îmbunătăți vizibilitatea conținutului tău în răspunsurile generate de AI pe ChatGPT, Perplexity și Google AI Overv...
Află cum să creezi conținut cuprinzător optimizat pentru sistemele AI, inclusiv cerințe de adâncime, bune practici de structură și recomandări de formatare pent...
Consimțământ Cookie
Folosim cookie-uri pentru a vă îmbunătăți experiența de navigare și a analiza traficul nostru. See our privacy policy.
