Gevir KI
Gevir KI
Gevir KI

Tag: mixture design

Training Data Pipelines for Generative AI: Deduplication, Filtering, and Mixture Design
  • November 1, 2025
  • Comments 10
  • Teknologi og kunstig intelligens

Training Data Pipelines for Generative AI: Deduplication, Filtering, and Mixture Design

Data-pipelines er grunnlaget for god generativ AI. Uten deduplisering, filtrering og riktig blanding av data, vil selv de beste modellene gi dårlige resultater. Her er hvordan du bygger en effektiv pipeline.
Read More

Categories

  • Teknologi og kunstig intelligens (89)
  • Verktøy og plattformer (6)
  • Teknologi (1)

recent Posts

Ukentlig Gjennomstrømning med Vibe Coding: 126% Økning Forklart
Ukentlig Gjennomstrømning med Vibe Coding: 126% Økning Forklart
By Marvin Belen
Vibe Coding for Full-Stack Apps: Hva du kan forvente fra AI-implementeringer
Vibe Coding for Full-Stack Apps: Hva du kan forvente fra AI-implementeringer
By Marvin Belen
Speculative Decoding Pipelines: Draft-and-Verify for Production LLMs
Speculative Decoding Pipelines: Draft-and-Verify for Production LLMs
By Marvin Belen
Felttjeneste med generativ AI: Diagnoseveiledninger og delanbefalinger
Felttjeneste med generativ AI: Diagnoseveiledninger og delanbefalinger
By Marvin Belen
Fremtidige Retninger og Trendene innen AI-Støttet Utvikling 2026
Fremtidige Retninger og Trendene innen AI-Støttet Utvikling 2026
By Marvin Belen

Popular Tags

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

Recent Projects

Reinforcement Learning from Prompts: Iterativ forbedring for kvalitet i store språkmodeller
Hvordan redusere hallucinasjoner i store språkmodeller: En omfattende veileder
GPU-valg for LLM-inferens: A100 vs H100 vs CPU-offloading
Training Data Pipelines for Generative AI: Deduplication, Filtering, and Mixture Design
Språk og lydforståelse i multimodale store språkmodeller

©2026 hjorthen.org. All rights reserved