대규모 언어 모델 최적화 LLMO
Large Language Model Optimization
정의
GEO와 같은 목표를 답을 쓰는 언어 모델 쪽에서 부르는 이름. AI가 우리 브랜드를 알고, 정확하게 언급하고, 근거로 인용하게 만드는 일.
한눈에
검색해 오는 출처GEO가 무게를 두는 쪽지금 웹 문서로 바뀜
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학습한 브랜드 지식LLMO가 무게를 두는 쪽다음 학습 때 반영
알아둘 점
별도의 축이 아니라 GEO의 다른 이름에 가깝습니다. 굳이 나누면 GEO는 AI가 답할 때 검색해 오는 출처에, LLMO는 모델이 이미 학습한 브랜드 지식에 무게를 둡니다. 이 콘솔에서는 GEO로 통일해 부르고, 모델이 브랜드를 정확히 아는지는 사실 오류 감지에서 봅니다.
예시
이해를 돕기 위한 가상의 예입니다.
- 학습된 지식 쪽 문제검색을 쓰지 않은 답에서 "A사는 2010년 설립"처럼 오래된 정보로 답함
- 검색 쪽 문제검색을 쓴 답인데 출처에 A사 문서가 하나도 없음 — GEO 쪽 과제
흔한 오해
LLMO는 GEO와 별개의 작업이다
목표는 같습니다. 무게를 두는 쪽(학습된 지식 vs 검색해 오는 출처)이 다를 뿐입니다
이 콘솔에서
사실 오류 감지 화면에서 확인합니다.
최종 갱신