人工智能

LLM (Large Language Model)

也称为:大规模语言模型, 生成式模型

定义: LLM(大语言模型)是一种在海量文本上训练而成的人工智能模型,能够理解、生成自然语言并进行推理。代表性模型包括GPT、Claude、Gemini、Llama。

LLM是拥有数十亿参数、基于海量文本语料训练而成的神经网络。它们学习语言中的统计规律,能够生成连贯的文本、回答问题、进行摘要、翻译和推理。

2026年主流LLM

  • GPT(OpenAI):ChatGPT和ChatGPT Search的底层引擎。
  • Claude(Anthropic):用于Claude.ai及通过API调用。
  • Gemini(Google):Google AI Overviews和Bard的底层引擎。
  • Llama(Meta):开源模型系列。
  • Perplexity:并不训练自有模型,而是将多个LLM与实时搜索相结合。

LLM为何对SEO至关重要

LLM是基于网络快照数据训练而成的。拥有强大影响力、优质内容和结构化数据的品牌,会被模型内化为自身的“知识”——即便用户没有访问该网站,也可能被引用。这正是全新的曝光方式。

外部参考

相关术语

  • GEO (Generative Engine Optimization)

    GEO(生成式引擎优化)是一门针对内容和数字实体进行优化的学科,目的是让内容能够被ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews、Gemini和Claude等基于AI的生成式搜索引擎理解、引用和推荐。…

  • AI Overviews

    AI Overviews是Google推出的AI生成答案功能,显示在搜索结果顶部,通过综合多个信息源的内容,直接回答用户的问题。…

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    RAG(检索增强生成)是一种AI架构,将知识库中的语义检索与LLM的文本生成相结合,从而生成基于特定信源、且内容保持最新的答案。…