Alucinaciones, manipulaciones de indicaciones y mitigación de riesgos: poniendo barreras de protección a sus aplicaciones impulsadas por LLM.

Resumen

Descubra estrategias para mitigar los riesgos de los LLM mediante barreras de seguridad, incluyendo técnicas de preprocesamiento contra la manipulación de indicaciones, métodos de evaluación de resultados y marcos de código abierto demostrados en aplicaciones reales.

Programa de estudio

• Introducción a los Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs)
Descripción general de las capacidades y aplicaciones de los LLM
Riesgos comunes y desafíos asociados con los LLM
• Comprendiendo las Alucinaciones en los LLM
Definición y ejemplos de alucinaciones
Circunstancias que conducen a las alucinaciones del modelo
• Manipulación de Prompts y Sus Implicaciones
Cómo los inputs de prompts afectan los outputs de los LLM
Tácticas utilizadas para la manipulación de prompts
• Mitigación de Riesgos en Aplicaciones Impulsadas por LLM
Importancia de implementar medidas de protección
Estrategias clave para la mitigación de riesgos
• Técnicas de Pre-procesamiento
Saneamiento y validación de inputs
Técnicas para prevenir y detectar la manipulación de prompts
• Evaluación y Validación de Outputs
Métodos para evaluar los outputs de los LLM
Estrategias para asegurar la fiabilidad y relevancia de los outputs
• Diseño e Implementación de Medidas de Protección
Medidas de protección algorítmicas para garantizar seguridad y cumplimiento
Políticas de uso y supervisión humana
• Marcos de Código Abierto para la Mitigación de Riesgos
Descripción general de herramientas y marcos disponibles
Demostración de la integración de marcos en aplicaciones
• Estudios de Caso y Aplicaciones del Mundo Real
Ejemplos exitosos de medidas de protección en acción
Lecciones aprendidas de implementaciones en el mundo real
• Tendencias y Desarrollos Futuros
Enfoques innovadores en la gestión de riesgos de LLM
Tecnologías emergentes y su potencial impacto en la seguridad de los LLM
• Conclusión
Resumen de estrategias clave para proteger aplicaciones LLM
Recomendaciones para la evaluación y gestión de riesgos continuos
• Revisión del Curso y Sesión de Preguntas y Respuestas

Asignaturas

Ciencias de la Computación