Tag: LLM
Hvordan store språkmodeller bruker sannsynlighet for å velge ord
Oppdag hvordan store språkmodeller (LLM) bruker sannsynlighet, tokenisering og decoding-strategier som temperatur og top-p for å generere tekst. En enkel guide til matematikken bak AI.
Read More
Hvordan kontekstvinduer fungerer i store språkmodeller og hvorfor de begrenser lange dokumenter
Lær hvordan kontekstvinduer i store språkmodeller fungerer, hvorfor de begrenser behandling av lange dokumenter, og hvilke strategier som kan brukes for å overvinne disse utfordringene effektivt.
Read More
Anonymisering vs. pseudonymisering i LLM-arbeidsflyter: Hva bør du velge?
Lær forskjellen på anonymisering og pseudonymisering i LLM-arbeidsflyter. Guide om GDPR, tekniske metoder og hvordan du beskytter personvern uten å miste datakvalitet.
Read More
Edge Cases That Trigger Hallucinations in Generative AI: Patterns and Prevention
Lær hvordan generativ AI skaper feilaktig informasjon og hvilke edge cases som utløser dette. Finn praktiske metoder for å forebygge og håndtere problemer.
Read More
Komprimering og kvantisering av store språkmodeller: Kjøring på edge-enheter
Komprimering og kvantisering gjør det mulig å kjøre store språkmodeller direkte på enheter som mobiltelefoner og IoT-enheter. Lær hvordan teknikker som GPTVQ, TOGGLE og UniQL reduserer modellstørrelse og forbedrer hastighet - uten å tape nøyaktighet.
Read More
Schema-begrensede promper: Sikre JSON- og strukturerte utdata fra store språkmodeller
Schema-begrensede promper tvinger store språkmodeller til å produsere gyldig JSON uten feil - en nødvendig teknikk for pålitelige AI-applikasjoner. Lær hvordan du bruker JSON-skjemaer for å sikre struktur, type og format i alle utdata.
Read More
Prompt-Tuning vs Prefix-Tuning: Lette metoder for å styre store språkmodeller
Prompt-tuning og prefix-tuning er lette metoder for å tilpasse store språkmodeller uten å trene hele modellen. De bruker bare 0,1-1 % av parametrene og er ideelle for organisasjoner med begrenset ressurser. Hvilken du velger, avhenger av oppgaven.
Read More
Grounded Generation med Strukturerte Kunnskapsbasers for LLMs
Grounded generation med strukturerte kunnskapsbasers gjør LLM-er nøyaktige og pålitelige. Den reduserer hallucinasjoner med opp til 50 % og er nå nødvendig i helse, finans og offentlig sektor.
Read More
RAG: Bedre søk og svar med generativ AI
RAG (Retrieval-Augmented Generation) forbedrer generativ AI ved å kombinere store språkmodeller med eksterne kunnskapsbasers. Den reduserer hallucinasjoner og gir mer nøyaktige svar. I 2026 er RAG en kritisk del av enterprise AI-stakken, med 82% av Fortune 500-selskaper som bruker den. Men implementeringen kan være utfordrende uten riktig ekspertise.
Read More
Kvantisering og distillasjon: Slik reduserer du kostnadene for store språkmodeller
Lær hvordan kvantisering og distillasjon kan redusere kostnadene for store språkmodeller med opptil 95%. Vi viser reelle eksempler, tekniske detaljer og beste praksis for å implementere disse teknikkene i produksjon.
Read More
Hvordan store språkmodeller generaliserer: Mønstergjenkjenning vs. eksplisitt resonnement
Store språkmodeller ser ut til å tenke, men de bruker kun mønstergjenkjenning - ikke eksplisitt logikk. Denne artikkelen forklarer hvorfor de feiler på matematikk og logikk, og hvordan nye modeller forsøker å fikse det - uten å løse grunnleggende begrensninger.
Read More
Hvordan store språkmodeller tenker: Chain-of-Thought, selv-konsistens og debatt
Chain-of-Thought, selv-konsistens og debatt har gjort store språkmodeller til pålitelige tenkere. Lær hvordan disse metodene fungerer, når de brukes, og hvilke grenser de har i 2026.
Read More