Gevir KI

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
Fra Markov-modeller til transformers: Teknisk historie for generativ AI

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

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

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: 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
Selvoppmerksomhet og posisjonskoding: Hvordan Transformer-arkitektur gjør generativ AI mulig

Selvoppmerksomhet og posisjonskoding: Hvordan Transformer-arkitektur gjør generativ AI mulig

Selvoppmerksomhet og posisjonskoding er grunnlaget for moderne generativ AI. Denne artikkelen forklarer hvordan Transformer-arkitekturen bruker disse to mekanismene til å forstå og generere språk med menneskelig nøyaktighet.
Read More
Finanslag bruke generativ AI for å lage prognoser og analysere avvik

Finanslag bruke generativ AI for å lage prognoser og analysere avvik

Generativ AI transformerer finansprognoser og avviksanalyse ved å lage nøyaktige, forklarte prognoser i sanntid. Bedrifter reduserer tid, feil og rentekostnader - og gir finanslag mer tid til strategi.
Read More