Wie Engines arbeiten
Large Language Model
Auch: LLM, großes Sprachmodell
Ein Large Language Model ist ein System, das auf sehr großen Textmengen trainiert wurde, um Sprache vorherzusagen und zu erzeugen. Es ist die Komponente, die die Antwort einer Answer Engine schreibt – aus dem Gelernten plus dem, was im Moment der Frage abgerufen wird.
Ausführlich
Für Markensichtbarkeit zählen zwei Eigenschaften: was das Modell im Training aufgenommen hat und was es jetzt abrufen kann. Das Training prägt sein Standardbild der Kategorie; der Abruf ist der Weg, auf dem neue Informationen schnell in eine Antwort gelangen.
Leitfäden dazu
Verwandte Begriffe
Trainingsdaten
Trainingsdaten sind der Textbestand, aus dem ein Modell gelernt hat. Sie legen fest, wie das Modell eine Kategorie standardmäßig versteht und welche Marken es womit verbindet – noch bevor irgendein Live-Abruf stattfindet.
Knowledge Cutoff
Der Knowledge Cutoff ist das Datum, an dem die Trainingsdaten eines Modells enden. Was sich danach geändert hat, erreicht eine Antwort nur dann, wenn die Engine es zum Zeitpunkt der Frage live abruft.
Retrieval-Augmented Generation
Retrieval-Augmented Generation bedeutet, dass ein Modell nach passenden Dokumenten sucht und seine Antwort aus dem Gefundenen schreibt statt allein aus dem Training. Deshalb kann eine diese Woche veröffentlichte Seite schon heute in einer Antwort auftauchen.
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