Salvaguardando Salidas de LLM: Pruebas, Evaluación y Seguridad de IA

A medida que la IA generativa se integra en las aplicaciones modernas, garantizar que los modelos de lenguaje grandes produzcan resultados seguros, precisos y sin prejuicios es un desafío crítico. Este curso, solo de texto, lo guía desde los conceptos fundamentales de seguridad de IA hasta estrategias de evaluación prácticas. Comprenderá cómo probar sistemáticamente las respuestas del modelo, mitigar riesgos como la inyección de prompts e implementar barreras de seguridad automatizadas. Lo que aprenderá: - Comprender los principios centrales de la seguridad de LLM, la alineación y los modos comunes de falla. - Aprender a diseñar y ejecutar estrategias de "red-teaming" para descubrir vulnerabilidades del modelo. - Aplicar métricas de evaluación modernas para evaluar la precisión, el sesgo y las salidas tóxicas. - Configurar barreras de seguridad en tiempo real para filtrar y sanear tanto las entradas como las salidas. - Evaluar la seguridad y relevancia de los sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG). - Practicar la configuración de pipelines de pruebas automatizadas para monitorear continuamente el comportamiento del modelo. El curso comienza con terminología esencial y marcos de seguridad antes de guiarlo a través de metodologías paso a paso para pruebas manuales y automatizadas. Este curso está diseñado para desarrolladores de software, gerentes de producto y entusiastas de la IA que desean crear sistemas de IA seguros, sin necesidad de experiencia previa en seguridad de IA. Comience a leer hoy mismo para dominar las técnicas esenciales para crear aplicaciones de modelos de lenguaje confiables.