Hallucinations, manipulations incitatives et atténuation des risques : Mettre en place des garde-fous autour de vos applications alimentées par LLM.

Aperçu

Explorez des techniques innovantes pour protéger vos applications propulsées par LLM contre des risques tels que les hallucinations et la manipulation de prompts. Cette session offre un aperçu des techniques efficaces de pré-traitement, des méthodes pour évaluer les sorties, et démontre comment les cadres open-source peuvent être utilisés dans des scénarios pratiques.

Idéal pour ceux qui s'intéressent à l'intelligence artificielle et à l'informatique, cet événement est hébergé par YouTube, rendant les informations de pointe facilement accessibles aux apprenants.

Programme

• Introduction aux risques des LLM
Aperçu des hallucinations et des manipulations de prompts
Importance des garde-fous dans les applications LLM
• Compréhension des manipulations de prompts
Types de techniques de manipulation de prompts
Impact sur la qualité et la fiabilité des sorties
• Techniques de prétraitement
Validation et assainissement des entrées
Conscience contextuelle et structuration des prompts
• Méthodes d'évaluation des sorties
Métriques d'évaluation automatisées
Systèmes de rétroaction humaine dans la boucle
• Mise en œuvre des garde-fous
Rôle des couches de sécurité et des filtres
Équilibre entre créativité et contrôle
• Cadres open-source pour les garde-fous des LLM
Aperçu des outils et bibliothèques disponibles
Intégration avec des applications réelles
• Études de cas et applications réelles
Exemples de mise en œuvre réussie
Leçons apprises et meilleures pratiques
• Atténuation des risques dans les environnements dynamiques
Surveillance continue et mise à jour des garde-fous
Stratégies adaptatives pour les menaces évolutives
• Remarques de clôture
Résumé des stratégies et des outils
Orientations futures et technologies émergentes dans la sécurité des LLM

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Sujets

Informatique