Simulación de Entrenamiento Contrafactual

Resumen

Explore el concepto de simular entrenamiento contrafactual en el contexto de modelos de lenguaje grande (LLMs) con garantías de seguridad con Roger Grosse de la Universidad de Toronto.

Programa de estudio

• Introducción al Entrenamiento Contrafactual
Definición e importancia en la seguridad de la IA
Contexto histórico y desarrollo
Visión general del aprendizaje de modelos de lenguaje grandes (LLMs)
• Fundamentos Teóricos de los Contrafactuales
Razonamiento contrafactual en IA
Causalidad y su relación con los contrafactuales
Formulaciones matemáticas clave
• Entrenamiento Contrafactual en Modelos de Lenguaje Grandes
Comprensión de las arquitecturas de modelos de lenguaje
Aplicación de contrafactuales dentro del entrenamiento de LLM
Estudios de caso y ejemplos de entrenamiento contrafactual
• Protección de la IA con Contrafactuales
Introducción a los conceptos de seguridad en IA
Papel de los contrafactuales en la mejora de la fiabilidad del modelo
Consideraciones éticas y desafíos
• Técnicas para Simular Contrafactuales
Metodologías de simulación
Herramientas y software para la simulación contrafactual
Mejores prácticas y errores comunes
• Estudios de Caso: Aplicaciones en el Mundo Real
Análisis de implementaciones exitosas de entrenamiento contrafactual
Métricas evaluativas y evaluación de impacto
• Direcciones Futuras y Oportunidades de Investigación
Tendencias emergentes en la investigación de IA contrafactual
Potencial de innovación en mecanismos de seguridad
Discusión de preguntas de investigación abiertas
• Taller Práctico: Implementación del Entrenamiento Contrafactual
Sesión práctica con orientación experta
Desarrollo de una simulación contrafactual simple
Ejercicios colaborativos de resolución de problemas
• Revisión y Conclusión del Curso
Resumen de conceptos clave
Comentarios y discusión de los participantes
Rutas de aprendizaje futuras y recursos

Asignaturas

Ciencias de la Computación