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

Resumen

Únete a nosotros para explorar estrategias efectivas para mitigar los riesgos asociados con los modelos de lenguaje de gran escala (LLM). Sumérgete en la implementación de medidas de protección que incluyen técnicas de preprocesamiento diseñadas para prevenir la manipulación de instrucciones, junto con potentes métodos de evaluación de salidas.

Este curso revela marcos de código abierto aplicados en aplicaciones del mundo real, equipándote con las herramientas necesarias para navegar y controlar los potenciales desafíos de los LLM. Perfecto para cualquier persona interesada en avanzar en su comprensión de la inteligencia artificial y las ciencias de la computación.

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

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Asignaturas

Ciencias de la Computación