Gevir KI
Gevir KI
Gevir KI

Tag: LLM architecture

Sinusoidal vs Learned Positional Encoding: Transformer Design for LLMs
  • August 24, 2026
  • Comments 0
  • Teknologi og kunstig intelligens

Sinusoidal vs Learned Positional Encoding: Transformer Design for LLMs

A practical guide to positional encoding in Transformers, comparing sinusoidal and learned methods against modern standards like RoPE and ALiLi for large language models.
Read More

Categories

  • Teknologi og kunstig intelligens (305)
  • Verktøy og plattformer (15)
  • Teknologi (1)

recent Posts

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
Kunnskapsforvaltning med LLM: Bedrifts-Q&A over interne dokumenter
Kunnskapsforvaltning med LLM: Bedrifts-Q&A over interne dokumenter
By Marvin Belen
Vertikale skiver i vibe coding: Sikre leveranser fra ende til ende
Vertikale skiver i vibe coding: Sikre leveranser fra ende til ende
By Marvin Belen
Rammeverk for modellvalg av store språkmodeller i bedrifter
Rammeverk for modellvalg av store språkmodeller i bedrifter
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 LLM sikkerhet personvern kvantisering sikkerhet generative AI
Gevir KI

Recent Projects

Hybrid LLM-arkitektur: Kombiner API-modeller med lokale open-source-løsninger
Database-skjema med AI: Slik validerer du modeller og migrasjoner
Sikker grensbeskyttelse for vibe-kodede repositories
Innholdsgenerering med store språkmodeller: Markedsføring, annonser og SEO
Anonymisering vs. pseudonymisering i LLM-arbeidsflyter: Hva bør du velge?

©2026 hjorthen.org. All rights reserved