Garanties de sécurité probabilistes en utilisant les internes du modèle

Aperçu

Explorez les garanties de sécurité probabilistes pour les modèles de langage à travers l'analyse des internes du modèle avec Jacob Hilton du Centre de Recherche sur l'Alignement.

Programme

• Introduction à la sécurité probabiliste
Aperçu de la sécurité dans les systèmes d'IA
Compréhension des garanties probabilistes
• Fondamentaux des internes des modèles
Architecture des modèles de langage
Composants clés et leurs fonctions
• Analyse des internes des modèles
Techniques d'inspection interne
Outils et logiciels d'analyse
• Méthodes probabilistes dans la sécurité de l'IA
Bases de la théorie des probabilités
Application des méthodes probabilistes dans l'IA
• Développement de garanties de sécurité
Critères de sécurité dans les modèles de langage
Construction de garanties de sécurité en utilisant des approches probabilistes
• Études de cas et exemples pratiques
Revue des recherches et résultats passés
Analyse de scénarios réels de modèles de langage
• Mise en œuvre de cadres de sécurité
Conception de mécanismes de sécurité basés sur les internes
Test et validation des mesures de sécurité
• Évaluation de la sécurité dans les modèles de langage
Métriques pour l'assurance de la sécurité
Stratégies d'évaluation et d'amélioration continues
• Outils et ressources
Bibliothèques logicielles pour l'analyse des modèles
Jeux de données pour tester les protocoles de sécurité
• Conférence invitée par Jacob Hilton
Perspectives du Centre de recherche sur l'alignement
Questions-réponses sur des sujets avancés de sécurité
• Conclusion et directions futures
Résumé des principaux enseignements
Défis et opportunités futurs dans la sécurité de l'IA
• Projet final
Application des concepts du cours
Développement d'un cadre de sécurité probabiliste pour un modèle de langage

Sujets

Informatique