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

Aperçu

Découvrez des stratégies efficaces pour atténuer les risques liés aux modèles de langage (LLM) grâce à des garde-fous, y compris des techniques de prétraitement contre la manipulation des invites, des méthodes d'évaluation des résultats, et des cadres open-source démontrés dans des applications concrètes.

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

Sujets

Informatique