在我們針對Google的搜尋生成體驗（SGE）或其他未來類型的生成式人工智慧搜尋引擎進行優化之前，我們需要更多地了解人工智慧系統的工作原理。首先要了解人工智慧系統是如何訓練的。在本文中，我將回顧人工智慧系統訓練的主要方式以及我們如何將這些知識應用到我們的SEO 工作中。

了解人工智慧訓練的基礎知識

人工智慧系統經過訓練可以預測結果。因此，我們需要問的第一個問題是人工智慧系統試圖預測什麼結果？舉個例子，考慮一個幫助產品團隊監視取消的人工智慧系統。人工智慧系統可能會收到數據，以便預測哪些客戶將取消訂閱。醫療人工智慧系統可能會收到數據來預測哪些患者患有某種疾病。

對於 ChatGPT 或 SGE，預測結果是下一個要產生的單字。在 2023 年 ChatGPT 的概述中，Stephen Wolfram 解釋了這個過程的工作原理。簡而言之，人工智慧系統會學習在給定上下文中哪個單字最有可能跟在另一個單字之後。

訓練過程涉及將資料輸入演算法，使它們能夠根據輸入模式進行學習並做出明智的決策。訓練人工智慧主要分為三種：

• 監督學習
• 無監督學習
• 強化學習

監督學習：使用標籤學習

電子郵件自動化是手動 電子郵件清單 電子郵件，您可以使用它來自動執行重新參與活動，以贏回不活躍的訂閱者。可以幫助與客戶建立關係。

無監督學習：無標籤學習

無監督學習與監督學習相反。沒有提供任何指導。相反，人工智慧模型是在沒有預先定義標籤的資料上進行訓練的。此模型學習自主識別資料中的模式和關係。此模型用於聚類或異常檢測等任務。

例如，我們可能希望找到對我們網站上的頁面進行分組的方法，而無需預先定義任何明確的群組。將我們的內容輸入人工智慧模型後，它將創建相似內容的叢集。這對於理解內容中的關係以及理解內容中的共同主題或差距非常有用。

附註－還有自我監督學習，它是監督和無監督技術的混合。

強化學習：從互動中學習

強化學習是人工智慧透過使用獎勵和懲罰系統與環境互動來學習的方式。它通常用在模型需要做出一連串決策的地方。當處於訓練模式時，人工智慧系統會找到最大化獎勵和減少懲罰的方法。與無監督學習一樣，沒有提供標記資料。

例如，人工智慧系統可能會 我們推薦的工具可加強您的品牌發展策略 透過嘗試不同的網頁佈局或內容結構並採用那些能夠提高用戶參與度的佈局或內容結構來學習優化網站的轉換率。

站點註釋 – ChatGPT 使用此版本的一個版本，稱為人類回饋強化學習 (RLHF)。 

深度學習與傳統機器學習

現在我們對機器如何學習有了基本的了解，讓我們來談談深度學習。深度學習是機器學習的子集。雖然深度學習和傳統機器學習都是人工智慧的分支，但它們在功能和應用方面存在顯著差異。傳統的機器學習演算法，例如 K 均值聚類或線性迴歸，計算複雜度較低，並且通常需要更多的人工參與。

深度學習與旨在模仿人腦功能的人工神經網路一起運行，並且能夠處理大量數據。這些網路在訓練過程中自動偵測最相關的特徵並確定優先順序。神經網路本質上是試圖找到數據中的模式來確定什麼是相關的或什麼是不相關的。因此，神經網路需要大量數據，以便能夠檢測所有相關模式。

大型語言模型

大型語言模型 (LLM) 是一種人工神經網路。建構的，通常透過三個主要階段進行培訓：

• 資料收集：第一階段涉 越南数据 及收集資料。這可以包括書籍、文章、程式碼、網頁文件和其他形式的文字。如前所述，神經網路需要大量數據，以至於最近的報告表明大型科技公司可能會在未來幾年耗盡數據。收集資料後，需要進行清理以消除不相關的資訊、錯誤和偏見。

法學碩士是使用深度學習技術

• 預訓練：在此階段，法學碩士收到資料並開始評估資料以發現模式。訓練過程涉及監督學習和無監督學習的混合。法學碩士的目標是建立對語言、文法和知識的廣泛理解。這樣，法學碩士就能夠理解提示並知道在產生回應時使用哪些單字。
• 微調：預訓練後，法學碩士會根據針對特定任務或產業的更具體數據進行微調。這涉及在標記為特定任務（例如問答或情緒分析）的較小資料集上訓練模型。這提高了模型在特定任務上表現良好的能力。

調整 SEO 實踐

要問的第一個問題是您是否希望您的網站包含在訓練資料中。前 1000 名的網站中有三分之一會阻止 ChatGPT，從而將它們從訓練資料中完全刪除。如果你的網站不在訓練資料中，人工智慧系統就無法侵犯你的版權。但是，如果您不在訓練資料中，則 LLM 無法使用您網站的內容來建立模式。因此，您的網站可能不會出現在產生的回應中。