Singapore Data

大型 LLM 语言模型通过从众多不同来源获取海量数据来获取知识。在训练过程中，它们会根据特定词汇和实体同时出现的情况，识别这些数据中的模式。

当你向 LLM 提问时，它不会搜索静态的事实数据库。相反，它会利用对实体的理解来预测答案中应该遵循的逻辑词语。

看看耐克品牌的例子。

法学硕士的问题是：“耐克以什么闻名？”

人工智能会处理您的查询，并利用从训练数据中了解到的有关耐克实体的模式，这些模式是在相关上下文中出现在品牌旁边的单词。

然后，它会动态地生成一组按指定估计概率排序的可能的下一个单词或短语。

然后，该模型可以从纯理论上识别出单 手机号数据库列表 词“创新”的最高概率，答案可能如下所示：

“耐克以创新而闻名。”
然而，只要问题措辞或上下文稍有变化，答案就可能呈现不同的形式：

“耐克以运动服而闻名。”
“耐克以运动鞋而闻名。”
“耐克以其运动鞋而闻名。”
“耐克以其品牌而闻名。”
AI 提供的所有答案都是动态生成的，并且基于查询的上下文和学习到的概率模式。

鉴于Nike与创新、运动服或品牌等词语长期出现在提供 LLM 培训数据的可靠相关来源中，这些关联正在逐渐加深和加强。

这意味着，如果您想确保在 LLM 中获得认可，以便 AI 在生成答案时记住您的品牌，您应该在核心产品和热门实体旁边有意义、相关的上下文中提及它。

此外，当品牌在与您的领域相关的专业访谈或讨论以及广泛引用的文件（研究、调查等）中被提及的次数增加时，它们有助于人工智能更好地了解您的专业知识，从而提高您的权威性。