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 (61)
  • Verktøy og plattformer (6)
  • Teknologi (1)

recent Posts

Komprimeringspipelines og verktøy for bedriftsbaserte LLM-team
Komprimeringspipelines og verktøy for bedriftsbaserte LLM-team
By Marvin Belen
Grounded Generation med Strukturerte Kunnskapsbasers for LLMs
Grounded Generation med Strukturerte Kunnskapsbasers for LLMs
By Marvin Belen
Autentisering og autorisasjonsmønstre for vibe-kodete backends
Autentisering og autorisasjonsmønstre for vibe-kodete backends
By Marvin Belen
Prompt-Tuning vs Prefix-Tuning: Lette metoder for å styre store språkmodeller
Prompt-Tuning vs Prefix-Tuning: Lette metoder for å styre store språkmodeller
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 generativ AI LLM RAG GitHub Copilot vibe coding kvantisering hallucinasjoner kunstig intelligens generative AI attention mekanisme språkmodeller prompt engineering fine-tuning Cursor Replit vibe koding sikkerhet AI-koding multimodal AI
Gevir KI

Recent Projects

Spars og dynamisk ruting i store språkmodeller: Hvordan AI blir mer effektiv uten å bli større
Prompt-maler for generativ AI: Gjenbrukbare mønstre for marked, support og analyse
OCR og multimodal generativ AI: Hent strukturerte data fra bilder
Strategier for oppdeling av oppgaver i store språkmodeller for agentsystemer
RAG: Bedre søk og svar med generativ AI

©2026 hjorthen.org. All rights reserved