Gevir KI
Gevir KI
Gevir KI

Tag: promper

In-Context Learning i store språkmodeller: Hvordan LLM-lærer fra promper uten trening
  • January 17, 2026
  • Comments 10
  • Teknologi og kunstig intelligens

In-Context Learning i store språkmodeller: Hvordan LLM-lærer fra promper uten trening

In-context learning lar store språkmodeller lære nye oppgaver ved å se eksempler i promper - uten trening. Denne teknikken er rask, billig og brukes av 92% av bedrifter. Her forklarer vi hvordan den virker og hvordan du bruker den.
Read More

Categories

  • Teknologi og kunstig intelligens (207)
  • 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
Vitenskapelige arbeidsflyter med LLM: Hypoteser og metodeoppsummeringer
Vitenskapelige arbeidsflyter med LLM: Hypoteser og metodeoppsummeringer
By Marvin Belen
Miksbredde-trening for store språkmodeller: FP16, BF16 og fremtiden
Miksbredde-trening for store språkmodeller: FP16, BF16 og fremtiden
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
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

Popular Tags

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

Recent Projects

Design og godkjenning av sikkerhetsgrenser for enterprise LLM-applikasjoner
Speculative Decoding Pipelines: Draft-and-Verify for Production LLMs
Transparens i generativ AI: Modellkort, datauttalelser og brukshenvisninger
Regulering av generativ AI: En guide til globale lover og compliance i 2026
Adapter-lag og LoRA for effektiv tilpasning av store språkmodeller

©2026 hjorthen.org. All rights reserved