Gevir KI
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
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
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
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 (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
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 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 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
Fra Markov-modeller til transformers: Teknisk historie for generativ AI
En teknisk historie om hvordan generativ AI utviklet seg fra enkle sannsynlighetsmodeller til moderne transformers. Fra Markov-kjeder til GPT-4 og Stable Diffusion - uten hype, bare fakta.
Read More
Metrics Dashboards for Vibe Coding Risk and Performance
Vibe coding gjør det mulig å lage analyser med enkle ord - men det fører til usikkerhet. Metrics dashboards for vibe coding overvåker stabilitet, sikkerhet og presisjon for å unngå farlige feil i AI-genererte rapporter.
Read More
Hvordan datakurser og dataforsømninger akselererer skalering av store språkmodeller
Datakurser og dataforsømninger gir store språkmodeller bedre ytelse uten å gjøre dem større. Lær hvordan 60-30-10-fordelingen, ferskhet og kompleksitet øker nøyaktighet og reduserer regnekostnader i 2026.
Read More
Store språkmodeller: Hovedmekanismer og evner forklart
Store språkmodeller forstår og genererer språk som mennesker. Denne artikkelen forklarer hvordan Transformer-arkitekturen, attention-mekanismen og tokenisering gjør det mulig, samt hvilke bruksområder og begrensninger de har i 2025.
Read More