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 (307)
  • Verktøy og plattformer (15)
  • Teknologi (1)

recent Posts

Tilgangskontroll og autentisering for LLM-tjenester: Sikkerhetsmønstre i praksis
Tilgangskontroll og autentisering for LLM-tjenester: Sikkerhetsmønstre i praksis
By Marvin Belen
Encoder-Decoder vs Decoder-Only: Hva skiller de store språkmodellene?
Encoder-Decoder vs Decoder-Only: Hva skiller de store språkmodellene?
By Marvin Belen
Minimer minnebruk for flere store språkmodeller (LLM)
Minimer minnebruk for flere store språkmodeller (LLM)
By Marvin Belen
Tilgjengelighet i AI-grensesnitt: WCAG-fallgruver og virkelige feil
Tilgjengelighet i AI-grensesnitt: WCAG-fallgruver og virkelige feil
By Marvin Belen
Rotary Position Embeddings (RoPE): Fordeler og Ulemper i Store Språkmodeller
Rotary Position Embeddings (RoPE): Fordeler og Ulemper i Store Språkmodeller
By Marvin Belen

Popular Tags

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

Recent Projects

Task Decontamination for LLM Benchmarks: Unngå Datalekkasje fra Treningsdata
Reproduserbarhet i LLM-finetuning: Frø, oppdelinger og logging
Retrieval-Augmented Generation (RAG) for LLMs: En komplett guide
Moderne transformer-varianter for store språkmodeller i 2025
Velg Modelfamilier for Skalerbare LLM-programmer: Praktisk Veiledning

©2026 hjorthen.org. All rights reserved