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