Garantías de Seguridad Probabilística Usando los Internos del Modelo

Resumen

Explore las garantías de seguridad probabilísticas para modelos de lenguaje a través del análisis de elementos internos del modelo con Jacob Hilton del Alignment Research Center.

Programa de estudio

• Introducción a la Seguridad Probabilística
Panorama de la Seguridad en Sistemas de IA
Comprensión de las Garantías Probabilísticas
• Fundamentos de los Internos del Modelo
Arquitectura de Modelos de Lenguaje
Componentes Clave y Sus Funciones
• Análisis de Internos del Modelo
Técnicas para la Inspección Interna
Herramientas y Software para el Análisis
• Métodos Probabilísticos en la Seguridad de IA
Fundamentos de la Teoría de Probabilidad
Aplicación de Métodos Probabilísticos en IA
• Desarrollo de Garantías de Seguridad
Criterios de Seguridad en Modelos de Lenguaje
Construcción de Garantías de Seguridad usando Enfoques Probabilísticos
• Estudios de Caso y Ejemplos Prácticos
Revisión de Investigaciones y Hallazgos Anteriores
Análisis de Escenarios Reales de Modelos de Lenguaje
• Implementación de Marcos de Seguridad
Diseño de Mecanismos de Seguridad Basados en Internos
Prueba y Validación de Medidas de Seguridad
• Evaluación de la Seguridad en Modelos de Lenguaje
Métricas para Asegurar la Seguridad
Estrategias de Evaluación y Mejora Continua
• Herramientas y Recursos
Bibliotecas de Software para el Análisis de Modelos
Conjuntos de Datos para Pruebas de Protocolos de Seguridad
• Conferencia por Jacob Hilton
Perspectivas del Centro de Investigación de Alineación
Sesión de Preguntas y Respuestas sobre Temas Avanzados de Seguridad
• Conclusión y Futuras Direcciones
Resumen de Aprendizajes Clave
Desafíos Futuros y Oportunidades en la Seguridad de la IA
• Proyecto Final
Aplicación de los Conceptos del Curso
Desarrollo de un Marco de Seguridad Probabilística para un Modelo de Lenguaje

Asignaturas

Ciencias de la Computación