Gevir KI
Gevir KI
Gevir KI

Tag: LLM inference

Speculative Decoding Pipelines: Draft-and-Verify for Production LLMs
  • March 17, 2026
  • Comments 7
  • Teknologi og kunstig intelligens

Speculative Decoding Pipelines: Draft-and-Verify for Production LLMs

Speculative decoding bruker en liten modell til å gjette neste ord, mens en stor modell sjekker det i parallell. Denne teknikken kan gjøre LLM-svar 2 ganger raskere uten å tape i kvalitet - og den brukes i produksjon av AI-tjenester i dag.
Read More

Categories

  • Teknologi og kunstig intelligens (112)
  • Verktøy og plattformer (7)
  • Teknologi (1)

recent Posts

Fra regelbasert NLP til LLM: En 30-års reise i språkteknologi
Fra regelbasert NLP til LLM: En 30-års reise i språkteknologi
By Marvin Belen
Verdiligning i Generativ AI: Guide til Preferanstilpasning med Menneskelig Tilbakemelding
Verdiligning i Generativ AI: Guide til Preferanstilpasning med Menneskelig Tilbakemelding
By Marvin Belen
Generativ AI i juridiske tjenester: Automatisering og effektivisering
Generativ AI i juridiske tjenester: Automatisering og effektivisering
By Marvin Belen
Stripe og Supabase: Slik bygger du betalingsløsninger med Vibe Coding
Stripe og Supabase: Slik bygger du betalingsløsninger med Vibe Coding
By Marvin Belen
Vurdering av konsekvenser for generativ AI: Guide til DPIA og AI Act
Vurdering av konsekvenser for generativ AI: Guide til DPIA og AI Act
By Marvin Belen

Popular Tags

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

Recent Projects

Hvorfor generativ AI hallusinerer: Begrensningene ved sannsynlighetsmodeller
Edge Cases That Trigger Hallucinations in Generative AI: Patterns and Prevention
Causal Masking i decoder-only store språkmodeller: Forhindre informasjonslekkasje
Reranking-metoder for å forbedre relevans i RAG-systemer med LLM-svar
Anonymisering vs. pseudonymisering i LLM-arbeidsflyter: Hva bør du velge?

©2026 hjorthen.org. All rights reserved