Modelos de lenguaje grandes: las partes difíciles (Spanish Edition)

Capítulo 6. Consideraciones de seguridad de losLLM

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Actúa rápido y sé responsable.

Andrew Ng

Antes de meternos de lleno en los benchmarks, las medidas de seguridad y la implementación de código en los LLM, necesitamos sentar las bases para pensar en la seguridad de los LLM de manera integral. La seguridad en el contexto de los LLMs es un reto multifacético que abarca vulnerabilidades técnicas, consideraciones éticas, políticas organizacionales e implicaciones sociales. Este capítulo te ofrece el marco conceptual que necesitarás para tomar decisiones informadas cuando pasemos a las herramientas y técnicas prácticas en los capítulos siguientes. Entender por qué es importante la seguridad, qué puede salir mal y cómo abordan estos retos las organizaciones líderes nos ayudará a tomar decisiones técnicas: desde qué puntos de referencia ejecutar, hasta qué medidas de seguridad implementar, pasando por cómo estructurar nuestro entrenamiento de alineación.

Empezamos con principios generales de seguridad de la IA porque las preocupaciones específicas de los LLM se dan dentro de un contexto más amplio de garantizar que los sistemas de IA se comporten de manera confiable y beneficiosa. Preguntas como «¿Cómo nos aseguramos de que los sistemas hagan lo que queremos?» y «¿Cómo evitamos consecuencias no deseadas?» se aplican a todos los sistemas de IA, pero se manifiestan de ...