Gevir KI
Gevir KI
Gevir KI

Tag: datakvalitet

Strategier for fjerning av duplikater i LLM-trening: Nøyaktig, usikker og semantisk
  • May 27, 2026
  • Comments 7
  • Teknologi og kunstig intelligens

Strategier for fjerning av duplikater i LLM-trening: Nøyaktig, usikker og semantisk

Utforsk nøkkelen til bedre LLM-trening: nøyaktig, usikker og semantisk deduplisering. Lær hvordan du fjerner duplikater for å øke effektiviteten og modellkvaliteten.
Read More

Categories

  • Teknologi og kunstig intelligens (215)
  • Verktøy og plattformer (13)
  • Teknologi (1)

recent Posts

Edge-Capable Multimodale Store Språkmodeller: Anvendelser og Grenser
Edge-Capable Multimodale Store Språkmodeller: Anvendelser og Grenser
By Marvin Belen
Multispråklig NLP: Slik håndterer store språkmodeller mange språk
Multispråklig NLP: Slik håndterer store språkmodeller mange språk
By Marvin Belen
Kjøring av kode for LLM-agenter: Verktøy, sikkerhet og fremtid
Kjøring av kode for LLM-agenter: Verktøy, sikkerhet og fremtid
By Marvin Belen
Vibe Coding for Marketers: Building Lead Capture Apps with AI and No-Code
Vibe Coding for Marketers: Building Lead Capture Apps with AI and No-Code
By Marvin Belen
Miksbredde-trening for store språkmodeller: FP16, BF16 og fremtiden
Miksbredde-trening for store språkmodeller: FP16, BF16 og fremtiden
By Marvin Belen

Popular Tags

generativ AI store språkmodeller vibe coding LLM kunstig intelligens maskinlæring prompt engineering RAG GitHub Copilot språkmodeller AI-sikkerhet kvantisering LLM-sikkerhet fine-tuning Cursor sikkerhet AI-koding hallucinasjoner generative AI AI-hallusinasjoner
Gevir KI

Recent Projects

Skaleringslover for store språkmodeller: Sånn forutsier du ytelse
Prompt-Tuning vs Prefix-Tuning: Lette metoder for å styre store språkmodeller
Verdiligning i Generativ AI: Guide til Preferanstilpasning med Menneskelig Tilbakemelding
Visualiseringsteknikker for LLM-vurdering: Fra rådata til innsikt
Training Data Pipelines for Generative AI: Deduplication, Filtering, and Mixture Design

©2026 hjorthen.org. All rights reserved