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

Aperçu

Rejoignez-nous pour explorer des stratégies efficaces visant à atténuer les risques associés aux grands modèles de langage (LLM). Plongez dans la mise en œuvre de garde-fous qui englobent des techniques de prétraitement conçues pour prévenir la manipulation des promptes, ainsi que des méthodes d'évaluation des résultats puissantes.

Ce cours dévoile des frameworks open-source appliqués dans des applications réelles, vous équipant des outils nécessaires pour naviguer et contrôler les défis potentiels des LLM. Parfait pour quiconque souhaite approfondir sa compréhension de l'intelligence artificielle et de l'informatique.

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

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Sujets

Informatique