Entraînement Adversarial pour la Robustesse de Sécurité des LLMs

Aperçu

Découvrez les techniques de pointe conçues pour renforcer la sécurité et la robustesse des modèles de langage larges (LLMs) en engageant des méthodes d'entraînement adversarial. Dirigée par le chercheur estimé Gauthier Gidel d'IVADO-Mila, cette session est incontournable pour ceux qui s'intéressent à l'intersection de l'intelligence artificielle et de l'informatique.

Améliorez votre compréhension et vos compétences dans la robustesse de sécurité des LLMs dès aujourd'hui.

Disponible sur YouTube, ce cours est classé sous Cours d'Intelligence Artificielle et Informatique, fournissant des informations inestimables pour les apprenants et les professionnels cherchant à approfondir leur expertise dans les mesures de sécurité de l'IA.

Programme

• Introduction à l'entraînement adversarial
Définition et importance de l'entraînement adversarial
Aperçu de la robustesse en matière de sécurité dans les grands modèles de langage (LLMs)
Présentation du chercheur Gauthier Gidel et IVADO-Mila
• Fondamentaux des grands modèles de langage (LLMs)
Architecture et fonctionnement des LLMs
Limitations et vulnérabilités des LLMs
• Comprendre les attaques adversariales
Types d'attaques adversariales sur les LLMs
Études de cas des attaques adversariales sur les LLMs
• Techniques d'entraînement adversarial
Méthodes d'entraînement adversarial de base
Techniques avancées pour l'entraînement adversarial des LLMs
• Améliorer la robustesse en matière de sécurité dans les LLMs
Stratégies pour améliorer la robustesse des modèles
Mesures pour évaluer la robustesse
• Mise en œuvre pratique de l'entraînement adversarial
Configuration des expériences pour l'entraînement adversarial
Outils et bibliothèques pour mettre en œuvre l'entraînement adversarial
• Études de cas et applications
Applications réelles des LLMs entraînés adversarialement
Analyse des études de cas démontrant une robustesse améliorée
• Défis et orientations futures
Défis actuels de l'entraînement adversarial pour les LLMs
Orientations et opportunités de recherche futures
• Conclusion et discussion
Principaux enseignements du cours
Session de questions-réponses ouvertes
• Ressources supplémentaires
Lectures et ressources recommandées pour une exploration plus approfondie

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Sujets

Informatique