Alucinaciones, Manipulaciones de Indicaciones y Mitigación de Riesgos: Poniendo Límites a sus Aplicaciones Impulsadas por Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM)

Resumen

Descubra estrategias efectivas para mitigar los riesgos de LLM a través de barreras de protección, incluyendo técnicas de preprocesamiento contra la manipulación de indicaciones, métodos de evaluación de resultados y marcos de código abierto demostrados en aplicaciones del mundo real.

Programa de estudio

• Introducción a los Riesgos de LLM
Visión general de alucinaciones y manipulaciones de instrucciones
Importancia de los elementos de seguridad en aplicaciones de LLM
• Comprensión de las Manipulaciones de Instrucciones
Tipos de técnicas de manipulación de instrucciones
Impacto en la calidad y fiabilidad del resultado
• Técnicas de Preprocesamiento
Validación y saneamiento de entradas
Conocimiento contextual y estructuración de instrucciones
• Métodos de Evaluación de Salidas
Métricas de evaluación automática
Sistemas de retroalimentación con intervención humana
• Implementación de Elementos de Seguridad
Papel de las capas de seguridad y filtros
Equilibrio entre creatividad y control
• Marcos de Código Abierto para Elementos de Seguridad en LLM
Visión general de herramientas y bibliotecas disponibles
Integración con aplicaciones del mundo real
• Estudios de Caso y Aplicaciones del Mundo Real
Ejemplos de implementaciones exitosas
Lecciones aprendidas y mejores prácticas
• Mitigación de Riesgos en Entornos Dinámicos
Monitoreo continuo y actualización de elementos de seguridad
Estrategias adaptativas para amenazas en evolución
• Observaciones Finales
Resumen de estrategias y herramientas
Direcciones futuras y tecnologías emergentes en seguridad de LLM

Asignaturas

Ciencias de la Computación