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Starts 5 June 2025 19:46

Ends 5 June 2025

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

Découvrez des stratégies pour atténuer les risques des 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 réelles.
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Aperçu

Découvrez des stratégies pour atténuer les risques des 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 réelles.

Programme

  • Introduction aux modèles de langage de grande taille (LLM)
  • Aperçu des capacités et applications des LLM
    Risques et défis courants associés aux LLM
  • Comprendre les hallucinations dans les LLM
  • Définition et exemples d'hallucinations
    Circonstances menant à des hallucinations de modèle
  • Manipulation des invites et ses implications
  • Comment les entrées d'invite affectent les sorties des LLM
    Tactiques utilisées pour la manipulation des invites
  • Atténuation des risques dans les applications alimentées par LLM
  • Importance de la mise en place de garde-fous
    Stratégies clés pour l'atténuation des risques
  • Techniques de prétraitement
  • Assainissement et validation des entrées
    Techniques pour prévenir et détecter la manipulation des invites
  • Évaluation et validation des sorties
  • Méthodes pour évaluer les sorties des LLM
    Stratégies pour garantir la fiabilité et la pertinence des sorties
  • Conception et mise en œuvre de garde-fous
  • Garde-fous algorithmiques pour garantir la sécurité et la conformité
    Politiques d'utilisation et supervision humaine
  • Cadres open-source pour l'atténuation des risques
  • Aperçu des outils et cadres disponibles
    Démonstration de l'intégration de cadres dans des applications
  • Études de cas et applications réelles
  • Exemples réussis de garde-fous LLM en action
    Leçons tirées des déploiements réels
  • Tendances et développements futurs
  • Approches innovantes dans la gestion des risques des LLM
    Technologies émergentes et leur impact potentiel sur la sécurité des LLM
  • Conclusion
  • Récapitulatif des stratégies clés pour protéger les applications LLM
    Recommandations pour une évaluation et gestion continues des risques
  • Revue du cours et session Q&R

Sujets

Informatique