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 (307)
  • Verktøy og plattformer (15)
  • Teknologi (1)

recent Posts

Vibe Coding: Praktisk sjekkliste for team
Vibe Coding: Praktisk sjekkliste for team
By Marvin Belen
Kunnskapsforvaltning med LLM: Bedrifts-Q&A over interne dokumenter
Kunnskapsforvaltning med LLM: Bedrifts-Q&A over interne dokumenter
By Marvin Belen
Vibe Coding i bedrifter: Slik integrerer du AI i eksisterende verktøykjeder
Vibe Coding i bedrifter: Slik integrerer du AI i eksisterende verktøykjeder
By Marvin Belen
Tilgangskontroll og autentisering for LLM-tjenester: Sikkerhetsmønstre i praksis
Tilgangskontroll og autentisering for LLM-tjenester: Sikkerhetsmønstre i praksis
By Marvin Belen
Minimer minnebruk for flere store språkmodeller (LLM)
Minimer minnebruk for flere store språkmodeller (LLM)
By Marvin Belen

Popular Tags

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

Recent Projects

Modell-distillasjon for Generativ AI: Små Modeller med Store Evner
Optimering av varme og kalde start for store språkmodell-kontainere
Metrics Dashboards for Vibe Coding Risk and Performance
Skalering av store språkmodeller: Fra millioner til hundrevis av milliarder parametere
Vision-Language Transformers: Slik forener AI bilder og tekst

©2026 hjorthen.org. All rights reserved