Gevir KI
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
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
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
Hvorfor store språkmodeller presterer så bra på mange oppgaver: Overføring, generalisering og fremkomne evner
Store språkmodeller presterer bra på mange oppgaver fordi de lærer gjennom overføring, generaliserer kunnskap og utvikler fremkomne evner når de blir store nok. Her forklarer vi hvordan det virker og hva som skjer bak kulissene.
Read More
Optimering av varme og kalde start for store språkmodell-kontainere
Lær hvordan du reduserer kalde start-tid for store språkmodeller i kontainere med kvantisering, forhåndsvarming og moderne infrastruktur. Få praktiske løsninger for AWS, Google Cloud og vLLM.
Read More
Sikkerhetsstatus til vibe-kodingstiltak: Hva kjøpere bør vurdere
Vibe koding gjør utviklere raskere, men skaper alvorlige sikkerhetsrisikoer. Lær hva du må sjekke før du kjøper et AI-kodingstiltak - fra sekretsskanning til dynamisk testing - og unngå kostbare brudd.
Read More