Guide till resurser för LLM
Förstå varje resurstyp: vad den används till, när och hur.
Glossary: AI concepts explained simply →
Publicera utan formuläret: API, kommandorad och GitHub Actions →
Produktion — använda modellen i produktion, utan att ändra den
En kontext är en uppsättning instruktioner och exempel som AI-modellen får före användarens fråga.
En prompt är en återanvändbar textmall med variabler inom dubbla klammerparenteser, till exempel {{produkt}}.
En agent är en AI-assistent som kedjar steg för att slutföra en uppgift: den följer instruktioner, använder MCP-servrar och kontexter och respekterar skyddsregler..
En RAG-pipeline (retrieval-augmented generation) låter en modell svara utifrån dina dokument: de delas upp och omvandlas till embeddings, och vid varje fråga hämtas de användbara utdragen och ges till modellen..
Ett arbetsflöde är en kedja av steg där AI deltar: hämta data, låta en modell analysera dem och sedan skicka resultatet vidare.
Ett utdataschema är ett JSON Schema som exakt beskriver formen på det förväntade svaret: vilka fält, vilka typer, vilka som är obligatoriska.
Träning — ändra modellen genom att träna den
Ett dataset är en uppsättning exempel i JSONL-format (en JSON-rad per exempel) som används för att träna eller utvärdera en modell..
LoRA anpassar en befintlig modell till en uppgift utan att träna om den helt: bara små adaptrar tränas.
En utvärdering är en uppsättning testfall (indata och förväntat svar) med en poängmetod.
En korpus är en uppsättning dokument som redan delats upp i bitar, var och en med sin text och sin källa.
En belöningsfunktion bedömer en modells svar under förstärkningsinlärning: modellen lär sig ge de svar som får bäst poäng.
Ett recept för syntetisk data förklarar hur man genererar ett dataset med en modell: prompten som skapar exemplen, modellen som används, det avsedda formatet, volymen och filtren som sorterar bort dåliga exempel..
En annoteringsriktlinje ger instruktionerna för att märka data på ett enhetligt sätt: listan över etiketter, definitionen av varje etikett och annoterade exempel.
Tillägg — koppla verktyg till modellen
En MCP-server (Model Context Protocol) ger en AI-assistent nya förmågor: läsa filer, fråga en databas, anropa en tjänst.
En skill är ett instruktionspaket (filen SKILL.md) som en assistent som Claude bara läser in när uppgiften kräver det.
En harness är miljön där en agent arbetar: dess instruktionsfil (t.ex.
Med minne kan en AI-assistent komma ihåg information från ett samtal till nästa: preferenser, beslut, ett projekts kontext.
Infrastruktur — köra en modell på din egen maskin
En inferenskonfiguration är de inställningar som behövs för att köra en modell på din egen dator: motorn (Ollama, vLLM, llama.cpp), kvantiseringen, kontextens storlek och startkommandot..
En stack är en uppsättning AI-tjänster som fungerar tillsammans och startas med ett enda kommando: till exempel en modell, en vektordatabas och ett chattgränssnitt, beskrivna i en docker-compose-fil..
Regelefterlevnad — visa att AI:n är säker och laglig
En skyddsregel är en uppsättning regler som kontrollerar vad som går in i eller ut ur en AI-assistent: blockera personuppgifter, upptäcka promptinjektioner, avvisa förfrågningar utanför ämnet..
Red teaming innebär att man medvetet angriper en AI-assistent för att hitta dess svagheter innan användarna gör det: kringgå reglerna, dataläckor, promptinjektion, löften den inte får ge..
En AI Act-dokumentation är en mall att fylla i för att uppfylla EU:s AI-förordning (AI Act): transparensinformation, beskrivning av träningsdata, riskbedömning eller register över system..
En AI-policy fastställer en organisations interna regler: vilka verktyg som är tillåtna, vilka uppgifter som aldrig får skickas till en AI, när mänsklig kontroll är obligatorisk.
Modeller — anpassade modeller publicerade av Labs
En modell är en AI-modell som publicerats av ett verifierat Lab: finjusterad, sammanslagen (merge) eller kvantiserad version.
En embeddingmodell omvandlar en text till en serie tal (en vektor).
En world model genererar en interaktiv värld utifrån en beskrivning: man kan röra sig eller agera i den, och scenen reagerar.