Entraînement Adversarial pour la Robustesse de Sécurité des LLMs

Aperçu

Explorez des techniques pour améliorer la robustesse en matière de sécurité des modèles de langage de grande taille grâce à des méthodes d'entraînement antagoniste avec le chercheur Gauthier Gidel d'IVADO-Mila.

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

Sujets

Informatique