Reading LLMs against the grain: an empirical account of AI safety

Il seminario analizza come i modelli linguistici (LLM), pur performanti nei benchmark, mostrino limiti e rischi nel mondo reale, tra cui allucinazioni, bias e vulnerabilità alla sicurezza. Vengono esplorate pratiche come il red teaming e l’analisi degli incidenti per comprendere meglio gli impatti concreti e migliorare l’affidabilità dei sistemi di AI.

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