LLMにおける推論とは？
学習済みのモデルが実際に動く瞬間が推論です。プロンプトと取得された文脈を受け取り、トークンを一つずつ生成して回答を作ります。学習はまれにしか起こらず知識を焼き込みますが、推論は質問のたびに起こり、買い手が実際に読む回答を組み立てます。
GEOにとって区別が意味を持つ理由
学習にはゆっくり影響し（今後のデータセットに入る露出を通じて）、取得には素早く影響します（回答時に引かれる、クロール可能なページを通じて）。両者は推論で出会います。学習データの中で見えないブランドでも取得を通じて回答に現れることがあり、強い事前知識を持つブランドでも、取得が今日見つけたものに覆されることがあります。
推論時のばらつき
生成は確率的で、同じ質問でも実行ごとに異なる回答になり得ます。信頼できるAI可視性の測定が、ひとつの回答のスクリーンショットではなく反復実行と推移を使うのはそのためです。
