Gevir KI
Gevir KI
Gevir KI

Tag: AI-trinnvis oppgave

Prompt Chaining i generativ AI: Del opp komplekse oppgaver i pålitelige trinn
  • August 12, 2025
  • Comments 5
  • Teknologi og kunstig intelligens

Prompt Chaining i generativ AI: Del opp komplekse oppgaver i pålitelige trinn

Prompt chaining er en pålitelig måte å bruke generativ AI på for komplekse oppgaver. Ved å dele opp oppgaver i trinn, reduseres feil med over 60 % og øker nøyaktigheten betydelig. Her er hvordan det fungerer og hvordan du begynner.
Read More

Categories

  • Teknologi og kunstig intelligens (52)
  • Verktøy og plattformer (6)
  • Teknologi (1)

recent Posts

Grounded Generation med Strukturerte Kunnskapsbasers for LLMs
Grounded Generation med Strukturerte Kunnskapsbasers for LLMs
By Marvin Belen
Kvantisering og distillasjon: Slik reduserer du kostnadene for store språkmodeller
Kvantisering og distillasjon: Slik reduserer du kostnadene for store språkmodeller
By Marvin Belen
Operasjonsmodell for innføring av LLM: Team, roller og ansvarsområder
Operasjonsmodell for innføring av LLM: Team, roller og ansvarsområder
By Marvin Belen
Komprimeringspipelines og verktøy for bedriftsbaserte LLM-team
Komprimeringspipelines og verktøy for bedriftsbaserte LLM-team
By Marvin Belen
Design Patterns Vanlige i Vibe Coding med LLM-er
Design Patterns Vanlige i Vibe Coding med LLM-er
By Marvin Belen

Popular Tags

store språkmodeller LLM generativ AI RAG kvantisering GitHub Copilot hallucinasjoner vibe coding attention mekanisme språkmodeller prompt engineering Cursor Replit vibe koding AI-koding multimodal AI kunstig intelligens generative AI AI i utdanning layer normalization
Gevir KI

Recent Projects

Reinforcement Learning from Prompts: Iterativ forbedring for kvalitet i store språkmodeller
Hvordan datakurser og dataforsømninger akselererer skalering av store språkmodeller
Prompt Chaining i generativ AI: Del opp komplekse oppgaver i pålitelige trinn
Sikkerhetsinnovasjoner i generativ AI: Kontekstuelle politikker og dynamiske grenser
Team Collaboration i Cursor og Replit: Felles kontekst og gjennomganger

©2026 hjorthen.org. All rights reserved