Gevir KI
Gevir KI
Gevir KI

Tag: kvantifisering av LLM

Kvantifiserte Transformer-arkitekturer for Edge LLMer: En praktisk guide
  • May 9, 2026
  • Comments 6
  • Teknologi og kunstig intelligens

Kvantifiserte Transformer-arkitekturer for Edge LLMer: En praktisk guide

Oppdag hvordan kvantifisering gjør store språkmodeller (LLM) brukbare på edge-enheter. Vi gjennomgår PTQ, QAT, INT8/INT4 og verktøy som NVIDIA TensorRT for å redusere minnebruk uten å ofre nøyaktighet.
Read More

Categories

  • Teknologi og kunstig intelligens (299)
  • Verktøy og plattformer (15)
  • Teknologi (1)

recent Posts

Rotary Position Embeddings (RoPE): Fordeler og Ulemper i Store Språkmodeller
Rotary Position Embeddings (RoPE): Fordeler og Ulemper i Store Språkmodeller
By Marvin Belen
Encoder-Decoder vs Decoder-Only: Hva skiller de store språkmodellene?
Encoder-Decoder vs Decoder-Only: Hva skiller de store språkmodellene?
By Marvin Belen
Bilde-til-tekst i generativ AI: Alt-tekst og tilgjengelighet
Bilde-til-tekst i generativ AI: Alt-tekst og tilgjengelighet
By Marvin Belen
Vibe Coding: Praktisk sjekkliste for team
Vibe Coding: Praktisk sjekkliste for team
By Marvin Belen
Sikkerhet for vibe-kodet kode: WAF, RASP og hastighetsbegrensninger
Sikkerhet for vibe-kodet kode: WAF, RASP og hastighetsbegrensninger
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 hallucinasjoner språkmodeller fine-tuning personvern kvantisering sikkerhet generative AI LLM-sikkerhet
Gevir KI

Recent Projects

Prompting for Docs: READMEs, ADRs og kodekommentarer med AI
Output Filtering: Slik blokkerer du sensitive og skadelige svar fra store språkmodeller
Rammeverk for rettferdighet i bedrifts-LLM: En praktisk guide
Reranking-metoder for å forbedre relevans i RAG-systemer med LLM-svar
Lokalisering av generativ AI: Slik tilpasser du innhold globalt

©2026 hjorthen.org. All rights reserved