LLM
Large Language Model — AI trent på store mengder tekst for å forstå og generere språk. GPT-5 og Claude er eksempler.
Hva det er
En Large Language Model (LLM) er et nevralt nettverk trent på enorme mengder tekst for å forstå og generere menneskelig språk. Modellene lærer statistiske mønstre i språk — fra grammatikk til resonnering — og kan deretter produsere sammenhengende tekst, svare på spørsmål, skrive kode og analysere dokumenter.
Hvordan det fungerer
LLM-er bygger på transformer-arkitekturen og trenes på hundrevis av milliarder teksttokens fra bøker, nettsider og kode. Under treningen justerer modellen milliarder av parametervekter for å predikere neste ord i en sekvens. Etter trening kan modellen generere nye tekster ved å predikere ett token om gangen. De største modellene i 2026 — som GPT-5, Claude Opus 4.6 og Gemini 3 Pro — har hundrevis av milliarder parametere.
Hvorfor det er relevant i 2026
LLM-er har gått fra forskningseksperimenter til daglige arbeidsverktøy. Over 900 millioner mennesker bruker ChatGPT ukentlig. Frontier-modellene scorer nå over 80 prosent på SWE-bench Verified — noe som betyr at de kan løse reelle programmeringsoppgaver. Konkurransen mellom OpenAI, Anthropic, Google og kinesiske aktører som DeepSeek driver rask innovasjon og pressede priser.