Gevir KI
Gevir KI
Gevir KI

Tag: TensorRT-LLM

Minimer minnebruk for flere store språkmodeller (LLM)
  • November 15, 2026
  • Comments 1
  • Teknologi og kunstig intelligens

Minimer minnebruk for flere store språkmodeller (LLM)

Lær hvordan du reduserer minnebruken for flere store språkmodeller (LLMs) på samme hardware. Vi ser på teknikker som QLoRA, kvantisering og modellparallelisering for å kutte kostnader og øke effektiviteten i din AI-infrastruktur.
Read More

Categories

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

recent Posts

Sikkerhet for vibe-kodet kode: WAF, RASP og hastighetsbegrensninger
Sikkerhet for vibe-kodet kode: WAF, RASP og hastighetsbegrensninger
By Marvin Belen
Treningdataforgiftning: Risikoen for store språkmodeller og hvordan du beskytter deg
Treningdataforgiftning: Risikoen for store språkmodeller og hvordan du beskytter deg
By Marvin Belen
Minimer minnebruk for flere store språkmodeller (LLM)
Minimer minnebruk for flere store språkmodeller (LLM)
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
Rammeverk for modellvalg av store språkmodeller i bedrifter
Rammeverk for modellvalg av store språkmodeller i bedrifter
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

Komprimering og kvantisering av store språkmodeller: Kjøring på edge-enheter
Balansert treningdatakuratur: Hvordan sikre rettferdighet i store språkmodeller
Contrastive Prompting for Reducing Hallucinations in Large Language Models
Begrenset dekoding for store språkmodeller: JSON, Regex og skjema-kontroll
Sikkerhetstelemetri for LLMer: Logging av prompts, output og verktøybruk

©2026 hjorthen.org. All rights reserved