大型语言模型如何生成响应？ | AI 监测常见问题
了解 LLM 如何通过分词、Transformer 架构、注意力机制和概率预测生成响应。深入学习 AI 答案生成的技术流程。
1 分钟阅读
CA
ContentCreator_Amy
内容营销经理
·
2026年1月7日
我一直在尝试优化我们的内容以提升AI可见度，但我发现其实我并不真正了解这些AI系统是如何工作的。
比如，我知道ChatGPT是“生成”回复，但：
- 它是在检索数据库吗？
- 它会把我的内容存储在某处吗？
- 它是如何决定引用什么内容的？
- 为什么有时候它会提到我们的竞争对手而不是我们？
我看过一些关于transformer和注意力机制的技术资料，但看得很快就一头雾水了。
有没有人能用一种让我明白、并能实际操作的方式解释一下，这样我能知道怎么提升我们的可见度？
我真正想搞明白的是：
- 如果我创造了很棒的内容，这些内容究竟是如何最终出现在AI回复里的？
- 从技术角度来看，什么样的内容更容易被“引用”？
- 是否存在一条从“我们网站上的内容”到“AI引用我们”的路径？
特别希望有真正懂行的人来解释一下这些问题。
12 comments
12条评论
ME
ML_Engineer_Kevin
专家
AI研究工程师
·
2026年1月7日我尽量用不带术语的方式来解释LLM的原理：
核心思路：
LLM并没有一个答案数据库。它们是巨大的模式匹配机器，从数十亿文本范例中学会了各种模式。
你可以这样想：如果你读过几千道菜谱，你大概就能写出一份听起来靠谱的新菜谱。你并不是在复制某个具体菜谱，而是学会了菜谱的结构和表达方式。
生成回复的流程：
- 你提出一个问题——比如“适合小企业的最佳CRM是什么？”
- 模型将其切分为token——即文本小片段
- 基于训练得来的模式预测下一个文本——预测下一个token
- 一次生成一个token——直到生成完整回复为止
那你的内容在哪个环节起作用？
有两种途径：
途径一：训练数据 如果你的内容被收录进了模型的训练数据，模型会从中学到一些模式。但它不会“记住”你的内容本身——而是吸收了关于哪些来源在某些主题上更权威的模式。
途径二：实时检索（RAG） 新一代系统可以实时搜索网页，找到相关内容并用于生成回复。Perplexity和ChatGPT的浏览模式就是这样工作的。
关键点是：LLM会学习哪些来源常出现在哪些主题下，并复制这些模式。
CA
ContentCreator_Amy
楼主
内容营销经理
·
2026年1月7日
Replying to ML_Engineer_Kevin
这个解释很有帮助。那我追问一下：
如果模型“学会了”哪些来源权威——它是怎么学会的？为什么会把某些品牌/网站和某些主题关联起来？
是不是单纯看出现频率？比如Forbes经常写CRM相关内容，模型就学会了“Forbes = CRM权威”？
ME
ML_Engineer_Kevin
专家
·
2026年1月7日
Replying to ContentCreator_Amy
好问题！其实是多个因素的组合：
1. 频率 + 语境 确实，出现频率很重要，但上下文更重要。如果Forbes在训练数据里和CRM一起被提及了数千次，模型就会学到这种关联。
2. 权威信号 模型会捕捉像：
- “根据Forbes……”
- “Forbes报道……”
- 对某个来源的引用和参考
这些模式教会了模型哪些来源被人类当作权威。
3. 一致性 那些在高质量内容中反复出现的来源（不是垃圾站，不是低质内容）会被更强烈地关联为权威。
对你来说意味着什么：
- 被其他权威来源提及
- 品牌和你的主题领域要长期绑定出现
- 以权威来源的方式被引用和参考
不是只要“生产内容”就够了——而是要“成为其他内容在讨论你的主题时会引用的那个来源”。
SS
SEO_Strategist_Nina
AI可见度顾问
·
2026年1月7日让我从内容策略的角度补充Kevin的技术解释。
从训练数据的视角：
你的内容最有可能被LLM“学到”，如果：
- 出现在高质量来源（如维基百科、新闻网站、学术论文）中
- 被广泛转载/分发
- 被其他权威内容引用
- 使用清晰、结构化的语言
从实时检索（RAG）的视角：
你的内容最有可能被检索和引用，如果：
- 传统搜索排名高（AI系统通常用搜索API）
- 能直接回答常见问题
- 结构清晰，有明确标题和摘要
- 最近有更新（新鲜度信号）
实际操作手册：
- 针对你的领域制作全面、权威的内容
- 让这些内容被其他权威来源引用
- 结构清晰，方便AI系统解析和引用
- 用像Am I Cited这样的工具监控内容是否出现在AI回复中
- 根据效果不断优化调整
理解技术很重要，但最实用的结论是：成为人类和机器都公认你领域权威的那个来源。
DR
DataScientist_Raj
机器学习研究科学家
·
2026年1月6日还有一个重要概念没人提到：注意力机制（attention mechanism）。
超级简化版：
模型在生成回复时，会“关注”输入和知识库中的不同部分。注意力机制决定哪些内容更值得重点参考。
这对内容意味着什么：
那些明确表明“我与X主题相关”的内容，在X相关问题上更容易获得模型关注。这体现在：
- 明确的主题型标题
- 明确的主题表述
- 用词一致
注意力机制不是像人一样“阅读”。 它是一次性处理所有内容，并用数学方式衡量相关性。那些有明显、明确相关信号的内容得分更高。
实际建议：
别太含蓄。如果你的内容是“为小企业打造的CRM”，就要明确写出“为小企业打造的CRM”。模型需要明确信号，才能在相关问题上关注你的内容。
TS
TechWriter_Sam
·
2026年1月6日我做技术文档的，我们对此也思考了很多。
关于结构的体会：
LLM会对文本进行分词——把它切成若干片段。你的内容结构会影响分词方式，以及是否能被完整、有效地提取出来。
适合LLM的好结构：
- 标题：“如何配置X”
- 第一行：直接给出答案或摘要
- 后续内容：详细解释和补充
不好的结构：
- 关键信息埋在长段落里
- 重要点分散在多个章节
- 依赖上下文才能理解的内容
我们常用的测试方法：
随便截取你内容的某一段，如果单独被机器提取出来，依然有意义且有用，那它就是LLM友好的。如果不是，就要重构。
PL
ProductMarketer_Lisa
·
2026年1月6日那“幻觉”问题怎么解释？
有时ChatGPT会提到我们公司，但细节是错的，或者引用了我们从未说过的内容。
既然模型是做模式匹配，为什么还会“编造”关于我们的信息？
ME
ML_Engineer_Kevin
专家
·
2026年1月6日
Replying to ProductMarketer_Lisa
关于幻觉，你问得很好。
LLM为什么会幻觉：
模型的训练目标是生成看起来合理、连贯的文本——而不是事实准确的文本。它“不知道”事实，只知道哪些词通常会跟在其他词后面。
当你问到你们公司时：
- 模型识别到你的公司名
- 结合它对类似公司的模式理解
- 生成听起来靠谱的细节
- 无法验证这些信息是否真实
这就是为什么即使针对真实公司也会幻觉。 模型本质上是在说：“根据我学到的模式，这类公司通常会有这些情况。”
你可以做的：
- 确保权威来源上有你的准确信息
- 各处内容中的关键信息保持一致
- 让正确信息出现在训练数据中
- 使用带RAG的平台进行事实校验
幻觉是模型的根本局限，不是一个可以完全修复的bug。但权威数据越多，模型学到的错误模式就越少。
AJ
AIEthics_Jordan
·
2026年1月6日很重要的一点：不同LLM的训练数据和截止时间都不同。
ChatGPT（GPT-4）：
- 有训练数据截止日期（以前是2023年，现在浏览功能下更近期）
- 主要依赖训练模式
- 启用浏览时可用实时数据
Perplexity：
- 以实时网络搜索为主
- 对训练数据依赖较低
- 更像“能生成答案的搜索引擎”
Google Gemini：
- 可访问Google搜索索引
- 把训练数据和实时检索结合
- 更偏向最近收录的内容
Claude：
- 训练数据与ChatGPT类似
- 现在也有网络搜索能力
- 更谨慎，不轻易下结论
这意味着：
你的内容策略要兼顾两种模式：
- 进入训练数据（长期权威）
- 方便被实时检索（短期可见）
不同平台引用你的理由不同。
GT
GrowthHacker_Tom
·
2026年1月5日特别实际的问题：有没有办法知道我们的内容是否进了训练数据？
比如，我们能不能测试ChatGPT“知道”我们是从训练数据还是从浏览得来的？
SS
SEO_Strategist_Nina
·
2026年1月5日
Replying to GrowthHacker_Tom
有一些巧妙的测试方法：
方法一：关闭浏览功能提问 在ChatGPT里关闭网页浏览，直接问你们公司的情况。如果模型知道，那就是训练数据里有。
方法二：提问截止前的信息 问一些训练数据截止日期之前的事件/内容。如果模型知道，说明进了训练数据。
方法三：测试回复一致性 训练数据里的知识在多次对话中表现更稳定。实时检索的信息每次可能不同。
但说实话：
别纠结于是否进了训练数据。要做的是同时兼顾两方面：
- 做到足够权威，以便进入未来的训练数据
- 结构清晰，易于被实时检索
模型会不断更新。关键在于建立长期权威，而不是针对某一训练集“刷存在”。
CA
ContentCreator_Amy
楼主
内容营销经理
·
2026年1月5日这条讨论非常有帮助。我来总结一下我的收获：
LLM是如何生成回复的：
- 模式匹配，而非数据库检索
- 基于训练预测下一个文本
- 学会主题、来源和权威之间的关联
哪些内容更容易被引用：
- 在权威语境下进入训练数据
- 通过RAG等系统易于被检索到
- 结构清晰、主题信号明确
- 被人类权威来源引用和参考
我实际可以做什么：
- 制作全面、结构清晰的内容
- 被其他权威来源引用
- 使用明确、一致的术语
- 结构便于提取（每个部分都能独立成段）
- 用Am I Cited等工具监测并迭代优化
技术理解让我明白，这不是玄学——可见度背后有清晰的规律。现在我对为什么某些策略有效有了框架。
感谢大家！
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Frequently Asked Questions
LLM实际上是如何生成回复的？
LLM通过将输入拆分为token，利用带有注意力机制的transformer层进行处理，并根据学习到的模式预测下一个token。这个过程会重复，直到生成完整的回复。模型不会检索预先写好的答案——它会基于训练数据中学习到的模式生成新文本。
哪些内容更容易被LLM引用？
当内容在权威的训练数据中频繁出现、结构清晰、能直接回答常见问题且来自公认实体时，更容易被引用。LLM会学习主题与来源之间的关联，因此持续出现在高质量语境中的内容具有被引用的优势。
为什么LLM有时会引用错误来源或编造内容？
LLM是基于模式预测下一个token，而不是基于事实。当模型生成听起来合理但实际上错误的文本时，就会出现幻觉现象。这是因为LLM的目标是生成连贯、语境适宜的文本，而不是验证事实准确性。RAG系统通过检索真实来源来帮助回复更有依据。
上下文窗口会如何影响LLM能引用哪些内容？
上下文窗口是LLM一次能处理的最大文本量（通常为2,000到200,000+ token）。超出这个窗口的信息会丢失。这意味着LLM只能引用当前上下文中的来源，或是训练中学习到的模式。更长的上下文窗口可以让更多来源材料被考虑。
