Gevir KI
Gevir KI
Gevir KI

Tag: training data pipelines

Training Data Pipelines for Generative AI: Deduplication, Filtering, and Mixture Design
  • November 1, 2025
  • Comments 10
  • Teknologi og kunstig intelligens

Training Data Pipelines for Generative AI: Deduplication, Filtering, and Mixture Design

Data-pipelines er grunnlaget for god generativ AI. Uten deduplisering, filtrering og riktig blanding av data, vil selv de beste modellene gi dårlige resultater. Her er hvordan du bygger en effektiv pipeline.
Read More

Categories

  • Teknologi og kunstig intelligens (279)
  • Verktøy og plattformer (15)
  • Teknologi (1)

recent Posts

LLMOps for Generative AI: Pipelines, Observability and Drift Management
LLMOps for Generative AI: Pipelines, Observability and Drift Management
By Marvin Belen
Vibe Coding: Kodekvalitet, vedlikehold og teknisk gjeld
Vibe Coding: Kodekvalitet, vedlikehold og teknisk gjeld
By Marvin Belen
Post-Processing Validation for Generative AI: Rules, Regex, and Programmatic Checks
Post-Processing Validation for Generative AI: Rules, Regex, and Programmatic Checks
By Marvin Belen
Lang kontekst i KI: Risiko for forvrenging, drift og mistet saliens
Lang kontekst i KI: Risiko for forvrenging, drift og mistet saliens
By Marvin Belen
Endringsrådgivende utvalg for høyrisk vibe-kodede lanseringer
Endringsrådgivende utvalg for høyrisk vibe-kodede lanseringer
By Marvin Belen

Popular Tags

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

Recent Projects

Markedsanalyse med LLM: Trenddeteksjon og kampanjeinnsikt i 2026
Multi-Modell Prompting: Når du bør bytte mellom Claude, GPT-4 og Gemini
Konfidensiell computing for privat LLM-inferens: Slik beskytter du data og modeller
Zero-Trust Arkitektur for LLM-integrasjoner: Slik sikrer du AI-systemene dine
Vurdering av RAG-piper for store språkmodeller: Nøyaktighet, treffsäkerhet og troverdighet

©2026 hjorthen.org. All rights reserved