Gevir KI
Gevir KI
Gevir KI

Tag: few-shot learning

In-Context Learning i store språkmodeller: Hvordan LLM-lærer fra promper uten trening
  • January 17, 2026
  • Comments 10
  • Teknologi og kunstig intelligens

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

Categories

  • Teknologi og kunstig intelligens (93)
  • Verktøy og plattformer (6)
  • Teknologi (1)

recent Posts

Verdiligning i Generativ AI: Guide til Preferanstilpasning med Menneskelig Tilbakemelding
Verdiligning i Generativ AI: Guide til Preferanstilpasning med Menneskelig Tilbakemelding
By Marvin Belen
Beste compute-infrastruktur for generativ AI: GPU vs TPU
Beste compute-infrastruktur for generativ AI: GPU vs TPU
By Marvin Belen
Selvsupervisert læring for Generativ AI: Fra pretraining til finjustering
Selvsupervisert læring for Generativ AI: Fra pretraining til finjustering
By Marvin Belen
Test Set Leakage og Dekontaminering i LLM-benchmarking: Slik sikrer du ekte AI-resultater
Test Set Leakage og Dekontaminering i LLM-benchmarking: Slik sikrer du ekte AI-resultater
By Marvin Belen

Popular Tags

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

Recent Projects

Workflow Automation med LLM-agenter: Når regler møter resonnement
Adapter-lag og LoRA for effektiv tilpasning av store språkmodeller
Riktig størrelse på modeller: Når mindre store språkmodeller slår større
Brukerfeedbackløkker for å korrigere hallucinasjoner i generativ kunstig intelligens i produksjon
Prompting for Accessibility: Sjekk av WCAG-konformitet i generert brukergrensesnitt

©2026 hjorthen.org. All rights reserved