Обеспечение результатов LLM: тестирование, оценка и безопасность ИИ

По мере того как генеративный ИИ становится частью современных приложений, обеспечение того, чтобы большие языковые модели давали безопасные, точные и беспристрастные результаты, становится критической проблемой. Этот курс, состоящий только из текста, поможет вам перейти от базовых концепций безопасности ИИ к практическим стратегиям оценки. Вы узнаете, как систематически тестировать ответы модели, уменьшать риски, такие как быстрое введение, и внедрять автоматизированные ограждения. Что вы узнаете: - Понять основные принципы безопасности, выравнивания и общих режимов отказа LLM. - Узнайте, как разрабатывать и выполнять стратегии красной команды для обнаружения уязвимостей модели. - Применять современные показатели оценки для оценки точности, предвзятости и токсичных результатов. - Настройка защитных ограждений в реальном времени для фильтрации и дезинфекции входов и выходов. - Оценка безопасности и актуальности систем дополнения генерации за счет рекуперации (ДГР). - Практика настройки автоматизированных тестовых конвейеров для непрерывного мониторинга поведения модели. Курс начинается с основной терминологии и основ безопасности, а затем вы пройдете пошаговые методологии ручного и автоматизированного тестирования. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, менеджеров по продуктам и энтузиастов ИИ, которые хотят создавать безопасные системы ИИ без предварительного опыта в области безоъепасности ИИ. Начните читать сегодня, чтобы овладеть основными методами создания надежных приложений языковой модели.