大型語言模型如何運作？
大型語言模型的運作方式，是根據它在大量文本上訓練時學到的規律，一次一個 token 地預測下一段文字。現今的模型源自 Vaswani 等人於 2017 年在 Attention Is All You Need 中提出的 transformer 架構。
它學到的內容固定在知識截止日：模型知道的是蒐集訓練資料當時的網路，之後的一概不知。任何更新的內容，只有在助理搜尋網路、並在撰寫時把結果交給模型，才會進入回答。
LLM 對您的品牌知道些什麼？
訓練資料中關於您的一切，經過混合與壓縮：您的類別、您最為人知的主張，以及其他頁面提到您的頻率。它不知道截止日之後有什麼改變，也無法告訴您某項事實是從哪個頁面學來的。
這就是為什麼品牌可能被描述得既篤定又錯誤，也是工作順序之所以重要的原因：先修正引擎現在就能查到的頁面，因為模型記得的內容只有在更新的模型推出時才會改變（文章）。
實際範例看起來是什麼樣子？
在公開的 Tesla 範例（2026 年 10 月 4 日）中，Claude 回答「What is Tesla?」和「Is Tesla legit?」時，用的是模型原本就知道的內容，沒有引用任何來源。知名品牌在訓練資料中有大量報導，所以憑記憶的回答也可能不錯。
在買家問題上，同一個引擎則會搜尋：在 25 個買家問題中，Claude 給出 351 個引用，只有 1 個指向 tesla.com，並在 11 則回答中點名 Tesla。模型和它讀到的頁面一起運作，而短名單大部分是由頁面決定的。
為什麼同一個 LLM 會給出不同的回答？
因為生成過程包含取樣，而服務端也會加入它自己的變異。OpenAI 表示 Chat Completions 預設是非確定性的，因此每次請求的輸出可能不同（OpenAI API 文件，2026 年 10 月 15 日 查閱）。
對品牌而言，這代表一則回答只是一次抽樣。要公平解讀模型如何對待您，需要重複提問，並為每個數字附上信賴區間；請見 AI 回答取樣。
關於 大型語言模型（LLM） 的常見問題
ChatGPT 是 LLM 嗎？
ChatGPT 是建立在 OpenAI 大型語言模型之上的助理，外圍搭配網路搜尋等工具。LLM 負責寫出文字；助理則決定是否要先搜尋。
我可以更新 LLM 對我公司的認識嗎？
無法直接更新。模型記得的內容要等更新的模型訓練完成才會改變。您現在能改變的，是引擎搜尋時會查到的頁面，它們進入回答的速度快得多。
什麼是知識截止日？
模型之後就沒有訓練資料的日期。廠商會在模型頁面上公布，而且通常比模型推出早好幾個月。
LLM 會複製我網站上的文字嗎？
它們會寫出新的文字。當引擎搜尋時，回答可能緊貼著擷取到的頁面並引用它；當它憑記憶回答時，依據的是訓練中學到的規律，而不是特定頁面。
相關詞彙
- 訓練資料與即時搜尋
訓練資料是模型在知識截止日之前學到的內容；即時搜尋是它回答時在網路上查找的內容，一則 AI 回答可能依據其中一種或兩者。
- 檢索增強生成（RAG）
檢索增強生成（RAG）是一種方法：語言模型先檢索相關文件，再參考這些文件撰寫回答。
- AI 幻覺
幻覺是 AI 回答中語氣肯定、卻錯誤或缺乏依據的陳述，例如錯誤的價格、不存在的功能，或從未有人寫過的來源。
- 答案引擎
答案引擎是一種搜尋工具，會以一則撰寫好的回答（通常附有來源）回應問題，而不是列出排序的連結。
實例：Tesla，公開的 AI 回答，2026 年 10 月 4 日：Proofsource 對 Tesla 的第一次掃描，25 個買家問題和 5 個品牌問題，四個引擎各回答每個問題一次。這是單一品牌的小樣本，僅作為範例，不是基準。
