January 2026
Intermediate to advanced
318 pages
9h 33m
Portuguese (Portugal, Brazil)
Overview
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
À medida que a implantação de tecnologias de IA aumenta, a necessidade de proteger a privacidade e a segurança no uso de grandes modelos de linguagem (LLMs) é mais crucial do que nunca. Os profissionais enfrentam o desafio de aproveitar o imenso poder dos LLMs para aplicativos personalizados e, ao mesmo tempo, garantir a privacidade e a segurança rigorosas dos dados. Os riscos são altos, pois violações de privacidade e vazamentos de dados podem levar a repercussões financeiras e de reputação significativas.
Este livro serve como um guia muito necessário para que você possa lidar com essas preocupações urgentes. O Dr. Baihan Lin oferece uma exploração abrangente de técnicas de segurança e preservação da privacidade, como privacidade diferencial, aprendizagem federada e criptografia homomórfica, aplicadas especificamente aos LLMs. Com seus exemplos práticos de código, estudos de caso do mundo real e metodologias robustas de ajuste fino em aplicativos específicos do domínio, este livro é um recurso vital para o desenvolvimento de soluções de IA seguras, éticas e personalizadas no cenário atual de consciência da privacidade.
Com a leitura deste livro, você irá:
- Descobrir técnicas de preservação de privacidade para LLMs
- Aprenderá metodologias seguras de ajuste fino para personalizar LLMs
- Entender estratégias de implantação segura e proteção contra ataques
- Explorar considerações éticas, como parcialidade e transparência
- Você obterá insights de estudos de caso do mundo real nos setores de saúde, finanças e outros
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