Tag: prompt engineering
Prompt Engineering for LLM: Prinsipper og mønstre for bedre resultater
Lær prinsippene bak prompt engineering for store språkmodeller. Vi går gjennom teknikker som Chain-of-Thought, RAG og Few-shot prompting for å optimalisere AI-resultater.
Read More
Retrospectives for Vibe Coding: Slik lærer du av AI-feil
Lær hvordan du gjennomfører effektive retrospektiver for Vibe Coding for å redusere AI-genererte feil og øke kodekvaliteten gjennom systematisk analyse av prompter.
Read More
Sikker bruk av LLM: Guide til Guardrail-Aware Prompt Templates
Lær hvordan du bygger sikrere AI-applikasjoner med Guardrail-Aware Prompt Templates. En guide til å stoppe prompt injection, hallusinasjoner og datalekkasjer.
Read More
Hvordan redusere hallucinasjoner i store språkmodeller: En omfattende veileder
Lær hvordan du reduserer hallucinasjoner i store språkmodeller med prompt engineering, RAG, fine-tuning og menneskelig oversikt. Basert på nyeste forskning fra 2024-2026.
Read More
Schema-begrensede promper: Sikre JSON- og strukturerte utdata fra store språkmodeller
Schema-begrensede promper tvinger store språkmodeller til å produsere gyldig JSON uten feil - en nødvendig teknikk for pålitelige AI-applikasjoner. Lær hvordan du bruker JSON-skjemaer for å sikre struktur, type og format i alle utdata.
Read More
Operasjonsmodell for innføring av LLM: Team, roller og ansvarsområder
En effektiv operasjonsmodell for LLM-er krever klare roller, teamstruktur og prosesser - ikke bare teknologi. Lær hvilke roller som er nødvendige, hvordan du bygger teamet, og hva som går galt i de fleste mislykkede implementeringer.
Read More
Contrastive Prompting for Reducing Hallucinations in Large Language Models
Contrastive prompting reduces hallucinations in AI models by comparing outputs under different prompts-without retraining. It's now used in healthcare, legal tech, and finance to improve factuality.
Read More
Reinforcement Learning from Prompts: Iterativ forbedring for kvalitet i store språkmodeller
Reinforcement Learning from Prompts (RLfP) forbedrer språkmodellers presisjon gjennom iterative, belønnet læring. Med PRewrite og PRL kan nøyaktighet øke med opp til 10 %, men det krever store ressurser og er bare for noen.
Read More