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 (148)
  • Verktøy og plattformer (8)
  • Teknologi (1)

recent Posts

Overlevering av Vibe-Coded Prototyper til Ingeniører: Dokumentasjonsveiledning
Overlevering av Vibe-Coded Prototyper til Ingeniører: Dokumentasjonsveiledning
By Marvin Belen
Sikkerhet i AI-koding: SOC 2, ISO 27001 og compliance for vibe coding
Sikkerhet i AI-koding: SOC 2, ISO 27001 og compliance for vibe coding
By Marvin Belen
Curriculum Learning i NLP: Sådan rangerer du data for bedre store språkmodeller
Curriculum Learning i NLP: Sådan rangerer du data for bedre store språkmodeller
By Marvin Belen
Synthetiske data for testing av vibe-kodede apper i stor skala
Synthetiske data for testing av vibe-kodede apper i stor skala
By Marvin Belen

Popular Tags

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

Recent Projects

Brukertilpassing av generativ AI: Gjennomsiktighet og trygge retningslinjer i utdanning
On-Device Generative AI: Edge Capabilities for Privacy and Latency
Komprimeringspipelines og verktøy for bedriftsbaserte LLM-team
Grounded Generation med Strukturerte Kunnskapsbasers for LLMs
Sikkerhetstrusler unike for store språkmodeller: En praksisveileder

©2026 hjorthen.org. All rights reserved