LLM Çıktılarını Koruma: Test Etme, Değerlendirme ve Yapay Zeka Güvenliği

Üretken yapay zeka modern uygulamalara entegre edildikçe, büyük dil modellerinin güvenli, doğru ve tarafsız sonuçlar üretmesini sağlamak kritik bir zorluktur. Bu yalnızca metin tabanlı kurs, temel yapay zeka güvenliği kavramlarından pratik değerlendirme stratejilerine kadar size rehberlik eder. Model yanıtlarını sistematik olarak nasıl test edeceğinizi, komut enjeksiyonu gibi riskleri azaltacağınızı ve otomatik koruyucu önlemler uygulayacağınızı anlayacaksınız. Öğrenecekleriniz: - LLM güvenliğinin, uyumunun ve yaygın hata modlarının temel ilkelerini anlayın. - Model güvenlik açıklarını ortaya çıkarmak için kırmızı ekip (red-teaming) stratejileri tasarlamayı ve yürütmeyi öğrenin. - Doğruluğu, yanlılığı ve toksik çıktıları değerlendirmek için modern değerlendirme metriklerini uygulayın. - Hem girdileri hem de çıktıları filtrelemek ve temizlemek için gerçek zamanlı koruyucu önlemler yapılandırın. - Geri getirme ile zenginleştirilmiş üretim (RAG) sistemlerinin güvenliğini ve alaka düzeyini değerlendirin. - Model davranışını sürekli izlemek için otomatik test işlem hatları kurma pratiği yapın. Kurs, temel terminoloji ve güvenlik çerçeveleriyle başlar, ardından manuel ve otomatik testler için adım adım metodolojiler sunar. Bu kurs, güvenli yapay zeka sistemleri oluşturmak isteyen yazılım geliştiriciler, ürün yöneticileri ve yapay zeka meraklıları için tasarlanmıştır; yapay zeka güvenliği konusunda önceden deneyim gerekmez. Güvenilir dil modeli uygulamaları oluşturmak için temel tekniklerde ustalaşmak üzere bugün okumaya başlayın.