Gevir KI
Gevir KI
Gevir KI

Tag: parameter-effektiv tilpasning

Prompt-Tuning vs Prefix-Tuning: Lette metoder for å styre store språkmodeller
  • February 23, 2026
  • Comments 10
  • Teknologi og kunstig intelligens

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

Categories

  • Teknologi og kunstig intelligens (203)
  • Verktøy og plattformer (13)
  • Teknologi (1)

recent Posts

Mennesket i sløyfen for generativ AI: En strategi for gjennomgang, godkjenning og unntak
Mennesket i sløyfen for generativ AI: En strategi for gjennomgang, godkjenning og unntak
By Marvin Belen
Vibe Speccing: Hvordan du bruker AI til å skape spesifikasjoner og diagrammer før koding
Vibe Speccing: Hvordan du bruker AI til å skape spesifikasjoner og diagrammer før koding
By Marvin Belen
Vibe Coding i Y Combinator: Lærdommer fra AI-generert kode
Vibe Coding i Y Combinator: Lærdommer fra AI-generert kode
By Marvin Belen

Popular Tags

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

Recent Projects

Text-to-Image Prompting for Generative AI: Styles, Seeds, and Negative Prompts
Prompt-Tuning vs Prefix-Tuning: Lette metoder for å styre store språkmodeller
Cross-Functional Committees for Ethical Large Language Model Use
Skaleringlover i praksis: Når skal du stoppe trening av store språkmodeller?
Oppmerksomhetsmekanismer i generativ AI: Fra Self-Attention til Flash Attention

©2026 hjorthen.org. All rights reserved