January 2026
Intermediate to advanced
318 pages
10h 16m
French
Overview
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Alors que le déploiement des technologies d'IA fait un bond, la nécessité de préserver la confidentialité et la sécurité dans l'utilisation des grands modèles de langage (LLMs) est plus cruciale que jamais. Les professionnels sont confrontés au défi de tirer parti de l'immense puissance des LLMs pour des applications personnalisées tout en garantissant une confidentialité et une sécurité rigoureuses des données. Les enjeux sont élevés, car les atteintes à la vie privée et les fuites de données peuvent avoir d'importantes répercussions financières et sur la réputation.
Ce livre est un guide indispensable pour répondre à ces préoccupations urgentes. Le Dr Baihan Lin propose une exploration complète des techniques de préservation de la vie privée et de sécurité telles que la confidentialité différentielle, l'apprentissage fédéré et le chiffrement homomorphique, appliquées spécifiquement aux LLMs. Avec ses exemples de codes pratiques, ses études de cas réels et ses méthodologies robustes de mise au point dans des applications spécifiques à un domaine, ce livre est une ressource essentielle pour développer des solutions d'IA sécurisées, éthiques et personnalisées dans le paysage actuel soucieux de la protection de la vie privée.
En lisant ce livre, tu pourras :
- Découvrir des techniques de préservation de la vie privée pour les LLMs.
- Apprendre des méthodologies de réglage fin sécurisées pour personnaliser les LLMs.
- Comprendre les stratégies de déploiement sécurisé et la protection contre les attaques
- Explorer les considérations éthiques telles que la partialité et la transparence
- Apprendre à partir d'études de cas réels dans les domaines de la santé, de la finance, et plus encore.
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