Gevir KI

Layer Normalization og Residual Paths i Transformers: Stabilisering av LLM-utdanning

Layer Normalization og Residual Paths i Transformers: Stabilisering av LLM-utdanning

Layer Normalization og residual paths er nøkkelen til å trene stabile store språkmodeller. Denne artikkelen forklarer hvordan Pre-LN, RMSNorm og Peri-LN fungerer, hvilken du bør velge, og hvordan de har endret LLM-utvikling i 2026.
Read More
Utdanning og veiledning med store språkmodeller: Personlig lærevei

Utdanning og veiledning med store språkmodeller: Personlig lærevei

Store språkmodeller kan lage personlige læreveier for hver elev - men de er ikke en erstatning for lærere. Her er hvordan du bruker AI trygt og effektivt i klasserommet i 2026.
Read More
GPU-valg for LLM-inferens: A100 vs H100 vs CPU-offloading

GPU-valg for LLM-inferens: A100 vs H100 vs CPU-offloading

Velg mellom NVIDIA A100, H100 og CPU-offloading for LLM-inferens i 2026. H100 er den beste valget for produksjon, mens CPU-offloading bare er egnet for testing. Pris, hastighet og fremtidssikring er avgjørende.
Read More
Scaled Dot-Product Attention forstått for utviklere av store språkmodeller

Scaled Dot-Product Attention forstått for utviklere av store språkmodeller

Scaled Dot-Product Attention er kjernen i moderne språkmodeller. Denne artikkelen forklarer hvordan den fungerer, hvorfor skalering er kritisk, og hvordan du unngår vanlige feil i implementeringen.
Read More
Evaluere Drift etter Fine-Tuning: Overvåking av Stabilitet i Store Språkmodeller

Evaluere Drift etter Fine-Tuning: Overvåking av Stabilitet i Store Språkmodeller

Lær hvordan du overvåker drift i fine-tuned store språkmodeller for å unngå kvalitetsnedgang, tap av tillit og dyre feil. Med eksempler, metoder og reelle tall fra 2026.
Read More
Text-to-Image Prompting for Generative AI: Styles, Seeds, and Negative Prompts

Text-to-Image Prompting for Generative AI: Styles, Seeds, and Negative Prompts

Lær hvordan du skriver effektive prompter til generative AI-bilder: hvordan du velger stil, bruker seed-verdier for konsistens, og setter negative prompter for å unngå uønskede elementer. Med aktuelle data fra 2026.
Read More
Strategier for oppdeling av oppgaver i store språkmodeller for agentsystemer

Strategier for oppdeling av oppgaver i store språkmodeller for agentsystemer

Oppdeling av oppgaver gjør store språkmodeller i AI-agenter mer nøyaktige og pålitelige ved å dele komplekse oppgaver i små trinn. Lær de viktigste metodene, fordeler og utfordringene i 2026.
Read More
Hvordan store språkmodeller generaliserer: Mønstergjenkjenning vs. eksplisitt resonnement

Hvordan store språkmodeller generaliserer: Mønstergjenkjenning vs. eksplisitt resonnement

Store språkmodeller ser ut til å tenke, men de bruker kun mønstergjenkjenning - ikke eksplisitt logikk. Denne artikkelen forklarer hvorfor de feiler på matematikk og logikk, og hvordan nye modeller forsøker å fikse det - uten å løse grunnleggende begrensninger.
Read More
Reinforcement Learning from Prompts: Iterativ forbedring for kvalitet i store språkmodeller

Reinforcement Learning from Prompts: Iterativ forbedring for kvalitet i store språkmodeller

Reinforcement Learning from Prompts (RLfP) forbedrer språkmodellers presisjon gjennom iterative, belønnet læring. Med PRewrite og PRL kan nøyaktighet øke med opp til 10 %, men det krever store ressurser og er bare for noen.
Read More
Hvordan store språkmodeller tenker: Chain-of-Thought, selv-konsistens og debatt

Hvordan store språkmodeller tenker: Chain-of-Thought, selv-konsistens og debatt

Chain-of-Thought, selv-konsistens og debatt har gjort store språkmodeller til pålitelige tenkere. Lær hvordan disse metodene fungerer, når de brukes, og hvilke grenser de har i 2026.
Read More
In-Context Learning i store språkmodeller: Hvordan LLM-lærer fra promper uten trening

In-Context Learning i store språkmodeller: Hvordan LLM-lærer fra promper uten trening

In-context learning lar store språkmodeller lære nye oppgaver ved å se eksempler i promper - uten trening. Denne teknikken er rask, billig og brukes av 92% av bedrifter. Her forklarer vi hvordan den virker og hvordan du bruker den.
Read More
Reranking-metoder for å forbedre relevans i RAG-systemer med LLM-svar

Reranking-metoder for å forbedre relevans i RAG-systemer med LLM-svar

Reranking forbedrer RAG-systemers svarkvalitet ved å sortere hentede dokumenter etter semantisk relevans. LLM-baserte metoder gir høyere nøyaktighet, men med høyere latens. Det er nå en nødvendig del av produksjonsklare systemer.
Read More