Tag: store språkmodeller
Redusere hallucinasjoner med RAG: Hvordan måle effekten på store språkmodeller
RAG reduserer hallucinasjoner i store språkmodeller ved å koble dem til pålitelige kilder. Studier viser 0 % hallucinasjoner med riktige data. Her er hvordan det fungerer, hvilke tall som bekrefter det, og hvordan du implementerer det riktig.
Read More
Data Minimering i Promptdesign for Store Språkmodeller: Praktiske strategier for bedre privatliv
Lær hvordan du reduserer personlig informasjon i forespørsler til store språkmodeller uten å tape kvalitet. Praktiske strategier for GDPR-konformitet, bedre privatliv og sikrere AI-bruk.
Read More
Skaleringlover i praksis: Når skal du stoppe trening av store språkmodeller?
Skaleringlover sier når du skal stoppe trening av store språkmodeller. Men virkeligheten er annerledes. Her får du en praktisk veileder for å velge mellom teori og produksjonsbehov.
Read More
Bygge en evalueringkultur for team som bruker store språkmodeller
En god evalueringkultur for store språkmodeller sparer penger, forhindrer skade og bygger tillit. Lær hvordan du bygger den - med mennesker, mål og kultur, ikke bare automatiserte tester.
Read More
Residual Connections og Layer Normalization i Store Språkmodeller: Grunnleggende for stabil trening
Residual connections og layer normalization er nøkkelen til å trene dype store språkmodeller. Uten dem ville GPT, BERT og Llama ikke eksistert. Her forklarer vi hvordan de fungerer, hva som skiller Pre-LN fra Post-LN, og hvilke praktiske valg du må treffe.
Read More