Gevir KI
Gevir KI
Gevir KI

Tag: LLM trening

Residual Connections og Layer Normalization i Store Språkmodeller: Grunnleggende for stabil trening
  • August 1, 2025
  • Comments 9
  • Teknologi og kunstig intelligens

Residual Connections og Layer Normalization i Store Språkmodeller: Grunnleggende for stabil trening

Residual connections og layer normalization er nøkkelen til å trene dype store språkmodeller. Uten dem ville GPT, BERT og Llama ikke eksistert. Her forklarer vi hvordan de fungerer, hva som skiller Pre-LN fra Post-LN, og hvilke praktiske valg du må treffe.
Read More

Categories

  • Teknologi og kunstig intelligens (257)
  • Verktøy og plattformer (15)
  • Teknologi (1)

recent Posts

Task Decontamination for LLM Benchmarks: Unngå Datalekkasje fra Treningsdata
Task Decontamination for LLM Benchmarks: Unngå Datalekkasje fra Treningsdata
By Marvin Belen
Vibe Coding for Data Analysts: Automating Dashboards in 2026
Vibe Coding for Data Analysts: Automating Dashboards in 2026
By Marvin Belen
A/B-testing av prompts i generativ AI: Rammerverk for skalering
A/B-testing av prompts i generativ AI: Rammerverk for skalering
By Marvin Belen
Hvorfor output-tokens koster mer: Beregningen bak LLM-generering
Hvorfor output-tokens koster mer: Beregningen bak LLM-generering
By Marvin Belen
Semantiske metrikker for LLM-kvalitet: Mer enn bare BLEU og ROUGE
Semantiske metrikker for LLM-kvalitet: Mer enn bare BLEU og ROUGE
By Marvin Belen

Popular Tags

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

Recent Projects

Skaleringslover for store språkmodeller: En praktisk guide
Multi-tenancy i Vibe-kodet SaaS: Isolasjon, autentisering og kostnadsstyring
Spekulativ dekoding for store språkmodeller: Parer utkast og verifikator
Hvordan store språkmodeller tenker: Chain-of-Thought, selv-konsistens og debatt
Emergente Evner i Generativ AI: Hva Vi Vet og Hva Vi Ikke Vet

©2026 hjorthen.org. All rights reserved