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 (298)
  • Verktøy og plattformer (15)
  • Teknologi (1)

recent Posts

Sikkerhet for vibe-kodet kode: WAF, RASP og hastighetsbegrensninger
Sikkerhet for vibe-kodet kode: WAF, RASP og hastighetsbegrensninger
By Marvin Belen
Rotary Position Embeddings (RoPE): Fordeler og Ulemper i Store Språkmodeller
Rotary Position Embeddings (RoPE): Fordeler og Ulemper i Store Språkmodeller
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
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 kunstig intelligens LLM 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

Moderne transformer-varianter for store språkmodeller i 2025
Prompting for Accessibility: Sjekk av WCAG-konformitet i generert brukergrensesnitt
Kjøring av kode for LLM-agenter: Verktøy, sikkerhet og fremtid
Dokumentasjon av generativ AI: Logging, oppbevaring og e-oppdagelse
Post-Processing Validation for Generative AI: Rules, Regex, and Programmatic Checks

©2026 hjorthen.org. All rights reserved