AI, LLM og Prompte.nu: Ofte Stillede Spørgsmål

Hvad er kunstig intelligens (AI)?

Kunstig intelligens er software, der kan udføre opgaver, som normalt kræver menneskelig intelligens: forstå sprog, genkende mønstre, træffe beslutninger og lære af data.

AI findes i mange former:

Når vi taler om "AI" på Prompte.nu, mener vi primært sprogmodeller (LLM'er) — den type AI du chatter med.

Hvad er forskellen på AI og maskinlæring?

Maskinlæring (ML) er en undergruppe af AI. Det er den teknik, hvor computere lærer mønstre fra data i stedet for at følge eksplicitte regler.

Tænk på det sådan:

• AI = det overordnede mål (intelligente maskiner)
• Maskinlæring = én metode til at opnå AI
• Deep learning = en avanceret form for maskinlæring med "dybe" neurale netværk
• LLM'er = deep learning anvendt på sprog

De fleste moderne AI-systemer bruger maskinlæring — inklusive alle de chatbots du kender.

Hvad er en LLM?

LLM står for Large Language Model — en stor sprogmodel.

Det er en type AI, der er trænet på enorme mængder tekst: bøger, artikler, hjemmesider, kode og meget mere. Formålet er at lære mønstrene i menneskeligt sprog, så modellen kan:

• Forstå dine spørgsmål og instruktioner
• Generere tekst der ligner menneskeskrevet sprog
• Oversætte, opsummere, analysere og omskrive
• Hjælpe med kreative og analytiske opgaver

Populære LLM'er (januar 2026):

Hvad er en GPT?

GPT står for Generative Pre-trained Transformer:

• Generative: Kan skabe (generere) ny tekst
• Pre-trained: Er fortrænet på store datamængder før finjustering
• Transformer: Den neurale netværksarkitektur, der ligger bag (opfundet i 2017)

GPT er teknisk set OpenAI's specifikke modelfamilie (GPT-3, GPT-4, osv.), men udtrykket bruges ofte som synonym for alle chatbaserede AI-modeller — ligesom "google" er blevet et ord for at søge på nettet.

Hvad er en transformer?

Transformer-arkitekturen er det tekniske fundament for næsten alle moderne sprogmodeller.

Det vigtigste koncept er attention ("opmærksomhed"): modellen kan se på alle ord i en tekst samtidig og vurdere, hvilke ord der er vigtigst i forhold til hinanden.

Før transformers (2017) måtte modeller læse tekst sekventielt ord for ord. Transformers kan behandle hele tekster parallelt, hvilket gør dem:

• Meget hurtigere at træne
• Bedre til at forstå lange sammenhænge
• Mere præcise i deres svar

Hvad er en token?

En token er den mindste enhed, LLM'er arbejder med. Det er ikke det samme som et ord.

Tokens kan være:

• Et helt ord: "kat" = 1 token
• Del af et ord: "uforudsigelig" = 3-4 tokens ("ufor", "ud", "sige", "lig")
• Tegnsætning: "!" = 1 token
• Mellemrum og specialtegn

Tommelfingerregler for dansk og engelsk:

• 1 token ≈ 0,75 ord (eller omvendt: 100 ord ≈ 130-140 tokens)
• 1 token ≈ 4 tegn i gennemsnit

Hvorfor er tokens vigtige?

Tokens er vigtigt at forstå af tre grunde:

1. Pris: API-adgang til LLM'er afregnes typisk per token
2. Kontekstgrænse: Hver model har en maksimal "kontekstlængde" (input + output)
3. Energiforbrug: Flere tokens = mere beregning = mere strøm

Typiske kontekstgrænser (2026):

200.000 tokens svarer til cirka 150.000 ord — omtrent en hel roman.

Kan jeg se mit token-forbrug?

Ja! I Prompte.nu kan du se token-forbrug for både dine prompts og svarene du modtager. Det hjælper dig med at:

• Forstå hvad der koster mest (hint: lange output)
• Optimere dine prompts for effektivitet
• Holde øje med dit estimerede energiforbrug

Hvor meget energi bruger AI globalt?

AI's energiforbrug vokser hurtigt og er et reelt miljøspørgsmål — men tallene er ofte overdrevne i medierne.

Globale tal (IEA, 2025):

AI er den største driver af væksten i datacentre, men udgør stadig en mindre del af det samlede forbrug. Til sammenligning bruger hele Danmark cirka 35 TWh om året.

Kilder: IEA World Energy Outlook 2025, Epoch AI, samt selskabernes egne rapporter. Estimater varierer — nogle kilder peger på højere tal i høj-vækst-scenarier.

Hvor meget energi bruger én AI-forespørgsel?

Det varierer afhængigt af modellen og opgaven, men er lavere end mange tror:

Bemærk: Nyere modeller er markant mere effektive end ældre. OpenAI oplyste i 2025 at en gennemsnitlig ChatGPT-forespørgsel bruger ~0,34 Wh. Tallene udvikler sig hurtigt med ny hardware og modeloptimering.

Konkrete hverdagssammenligninger

For at sætte det i perspektiv:

Til sammenligning:

• 1 times Netflix (HD) ≈ 50-100 Wh
• 1 times gaming på konsol ≈ 150-200 Wh
• Vaskemaskine, én vask ≈ 500-2000 Wh
• Gennemsnitlig dansk husstand bruger ≈ 10 kWh/dag (10.000 Wh)

Energiforbrugstal er estimater og udvikler sig hurtigt med nye modeller og hardware. Tjek altid de seneste rapporter fra IEA eller selskaberne for opdaterede tal.

Bruger kort prompt + langt svar mere energi end lang prompt + kort svar?

Ja — ofte 3-10 gange mere energi.

Dette er en af de vigtigste ting at forstå om AI-energiforbrug:

Eksempel på to måder at få samme resultat:

Konklusion: At skrive det meste selv og lade AI redigere, forbedre eller korrekturlæse er typisk 3-10 gange mere energieffektivt end at bede AI om at generere alt fra bunden.

Dette er kerneprincippet bag Prompte.nu's tilgang.

Hvad kan jeg selv gøre som bruger?

Her er konkrete teknikker, der både giver bedre resultater OG sparer energi:

Omskriv overskrifter til at være mere fængende.

Eksempel:
Input: "Rapport om salgstal for Q3"
Output: "Q3-salget slår alle rekorder"

Nu din tur:
Input: "Analyse af kundetilfredshed 2025"

Model-optimering

Infrastruktur

Eksempel: Googles PaLM til Gemini

Da Google gik fra PaLM til Gemini, opnåede de samme præstation med markant lavere energiforbrug gennem bedre arkitektur og træningsmetoder. Lignende fremskridt sker hos alle store AI-selskaber.

Er det nok?

Nej — effektivitetsforbedringer bliver ofte "spist op" af øget brug (Jevons paradoks). Derfor er det vigtigt, at vi som brugere også tænker over vores forbrug.

Hvad er Prompte.nu?

Prompte.nu er en dansk platform, der hjælper dig med at få bedre resultater fra AI — med mindre energiforbrug.

Vi kombinerer:

• Prompt-optimering: Teknikker der giver præcise, brugbare svar
• Token-effektivitet: Sig mere med færre tokens
• Bæredygtighedsbevidsthed: Se dit energiforbrug og lær at reducere det

Hvorfor fokuserer en prompt-app på energi?

Fordi de to hænger uløseligt sammen:

De fleste AI-brugere spilder energi uden at vide det — med vage prompts, unødvendigt lange svar og gentagede forsøg. Ved at lære god prompt-teknik hjælper vi dig med at:

1. Få det rigtige svar første gang
2. Undgå unødvendig output-generering
3. Bruge den rette model til opgaven
4. Genbruge og bygge videre på gode resultater

Hvad tilbyder Prompte.nu?

• Prompt-bibliotek: Testet og optimeret til danske brugere
• Token-tæller: Se nøjagtigt hvad dine prompts koster
• Energi-estimater: Forstå dit AI-fodaftryk
• Best practice guides: Lær teknikkerne bag effektive prompts
• Dansk fokus: Tilpasset det danske sprog og kontekst

Er Prompte.nu gratis?

[Indsæt prismodel her]

Hvordan kommer jeg i gang?

1. Opret en konto
2. Udforsk vores prompt-bibliotek
3. Prøv vores prompt-optimeringsværktøj (på forsiden)
4. Læs vores guides til effektive prompts