Entrenamiento Adversarial para la Robustez en Seguridad de los LLMs

Resumen

Descubra técnicas de vanguardia diseñadas para fortalecer la seguridad y la robustez de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) involucrándose en métodos de entrenamiento adversarial. Liderada por el estimado investigador Gauthier Gidel de IVADO-Mila, esta sesión es imperdible para aquellos interesados en la intersección de la inteligencia artificial y las ciencias de la computación.

Mejore su comprensión y habilidades en robustez de seguridad de LLMs hoy.

Disponible a través de YouTube, este curso está categorizado bajo los Cursos de Inteligencia Artificial y Ciencias de la Computación, proporcionando valiosas ideas para estudiantes y profesionales que buscan profundizar su experiencia en medidas de seguridad de la IA.

Programa de estudio

• Introducción al entrenamiento adversarial
Definición e importancia del entrenamiento adversarial
Visión general de la robustez en seguridad de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)
Introducción al investigador Gauthier Gidel y IVADO-Mila
• Fundamentos de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)
Arquitectura y funcionamiento de los LLMs
Limitaciones y vulnerabilidades de los LLMs
• Comprensión de los ataques adversariales
Tipos de ataques adversariales en LLMs
Estudios de casos de ataques adversariales en LLMs
• Técnicas de entrenamiento adversarial
Métodos básicos de entrenamiento adversarial
Técnicas avanzadas para el entrenamiento adversarial de LLMs
• Mejora de la robustez en seguridad en LLMs
Estrategias para mejorar la robustez de los modelos
Métricas para evaluar la robustez
• Implementación práctica del entrenamiento adversarial
Configuración de experimentos para el entrenamiento adversarial
Herramientas y bibliotecas para implementar el entrenamiento adversarial
• Estudios de casos y aplicaciones
Aplicaciones en el mundo real de los LLMs entrenados adversarialmente
Análisis de estudios de casos que demuestran la mejora en la robustez
• Desafíos y direcciones futuras
Desafíos actuales en el entrenamiento adversarial para LLMs
Direcciones futuras de investigación y oportunidades
• Conclusiones y discusión
Conclusiones clave del curso
Sesión abierta de preguntas y respuestas
• Recursos adicionales
Lecturas recomendadas y recursos para una mayor exploración

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Asignaturas

Ciencias de la Computación