Gevir KI
Gevir KI
Gevir KI

Tag: draft-and-verify

Speculative Decoding Pipelines: Draft-and-Verify for Production LLMs
  • March 17, 2026
  • Comments 7
  • Teknologi og kunstig intelligens

Speculative Decoding Pipelines: Draft-and-Verify for Production LLMs

Speculative decoding bruker en liten modell til å gjette neste ord, mens en stor modell sjekker det i parallell. Denne teknikken kan gjøre LLM-svar 2 ganger raskere uten å tape i kvalitet - og den brukes i produksjon av AI-tjenester i dag.
Read More

Categories

  • Teknologi og kunstig intelligens (153)
  • Verktøy og plattformer (8)
  • Teknologi (1)

recent Posts

Skaleringslover for store språkmodeller: En praktisk guide
Skaleringslover for store språkmodeller: En praktisk guide
By Marvin Belen
Slik kommuniserer du AI-sikkerhet: En guide til usikkerhet og tillit
Slik kommuniserer du AI-sikkerhet: En guide til usikkerhet og tillit
By Marvin Belen
Curriculum Learning i NLP: Sådan rangerer du data for bedre store språkmodeller
Curriculum Learning i NLP: Sådan rangerer du data for bedre store språkmodeller
By Marvin Belen
Generativ AI-lovgivning i USA: California, Colorado, Illinois og Utah
Generativ AI-lovgivning i USA: California, Colorado, Illinois og Utah
By Marvin Belen
Sikkerhet i AI-koding: SOC 2, ISO 27001 og compliance for vibe coding
Sikkerhet i AI-koding: SOC 2, ISO 27001 og compliance for vibe coding
By Marvin Belen

Popular Tags

generativ AI store språkmodeller LLM vibe coding RAG kunstig intelligens maskinlæring prompt engineering GitHub Copilot språkmodeller kvantisering fine-tuning hallucinasjoner generative AI LLM-sikkerhet AI-regulering sikkerhet AI-koding transformer arkitektur attention mekanisme
Gevir KI

Recent Projects

Brukerfeedbackløkker for å korrigere hallucinasjoner i generativ kunstig intelligens i produksjon
Bygge en evalueringkultur for team som bruker store språkmodeller
Komprimering og kvantisering av store språkmodeller: Kjøring på edge-enheter
Begrenset dekoding for store språkmodeller: JSON, Regex og skjema-kontroll
Anonymisering vs. pseudonymisering i LLM-arbeidsflyter: Hva bør du velge?

©2026 hjorthen.org. All rights reserved