Lecture6#
这份PPT是关于大型语言模型（LLM）在不同领域（教育、安全、医疗保健）应用的项目设计和规划的讨论，由Ankur Taly、John Mitchell和Anupam Datta在斯坦福大学的CS329T课程中进行。以下是对PPT内容的详细解释和分析，以及相应的课程笔记。
1. 课程回顾#
教育：LLM用于个性化辅导、评分、教师协助。
安全：LLM在安全领域的应用，包括防御（模糊测试、代码分析、反编译）和攻击（鱼叉式网络钓鱼、利用漏洞的代码制作）。
医疗保健：LLM用于从电子健康记录（EHR）中提取结构化数据、医学编码、搜索和问答。
2. “LLM for X”项目的关键步骤#
框架任务：定义应用、所需功能、输入输出。
提示/调整模型：设计提示、包含少量样本示例、微调权重。
评估模型：收集评估数据集、定义一组度量标准。
评估可靠性和可信度：确保响应始终基于知识来源、量化响应的不确定性/置信度、理解模型生成响应的方式、评估模型对对抗性提示的鲁棒性。
3. 项目示例：改进作业评分#
框架任务：创建一个工具，根据评分标准对作业或考试问题进行评分。
提示/调整模型：基于LLM对程序错误的解释，尝试生成有用的评论。
评估模型：收集评估数据集，定义生成任务的度量标准。
评估可靠性和可信度：解释评分和评论的原因，模型对其评分的确定性，以及模型对错误解决方案的鲁棒性。
4. 项目示例：总结医生笔记#
框架任务：创建一个工具，全面且忠实地总结医生的笔记。
提示/调整模型：编写提示描述任务，包括几个示例以便模型理解预期的输出形式。
评估模型：收集评估数据集，定义一组度量标准，如识别特征的精确度和召回率。
评估可靠性和可信度：确保摘要中的每个特征都在笔记中有所体现，理解模型为何选择特定的特征，以及模型对笔记中信息顺序变化的鲁棒性。
5. 可靠性和可信度的更多信息#
基础性：LLM的响应被认为是基础性的，如果响应中的每个声明都可以归因于权威的知识来源。
置信度：为LLM响应建立置信度/确定性水平，使用校准的数值概率分数。
可解释性：理解/解释/说明模型如何得出响应，追踪响应到提示的部分或训练/微调集。
鲁棒性：检查模型对对抗性输入的鲁棒性，设计欺骗模型的对抗性输入，设计减轻对抗性输入的缓解措施。
6. 教育项目方向示例#
Clara：Google文档的写作助手。
Bruno：对话转录工具，用于LLM分析。
编码错误消息解释。
对比案例：设计为教师工具，探讨是否适用于学生。
7. 安全项目方向示例#
LLM用于模糊测试/错误发现。
LLM用于攻击其他模型、软件（或人员）。
评估LLM的鲁棒性：攻击技术破坏对齐，防御技术检测对抗性提示。
检测文本是否由LLM生成：水印、检查LLM概率函数的结构。
8. 医疗保健项目方向示例#
从叙述文本中提取结构化数据：例如，从笔记中提取计费代码；从叙述中提取症状。
从结构化数据生成叙述文本。
从非叙述（成像、信号等）生成报告。
问答。
9. 数据集建议#
临床试验匹配：所有FDA临床试验资格标准均可在线获取。
MIMIC：大量的去标识化结构化和非结构化临床数据集。
PMC患者：从PubMed病例报告中提取的患者摘要。
不良药物事件语料库：从一组临床笔记中提取所有不良药物事件。
10. 学生兴趣和前瞻性思考#
Aman Kansal：对LLM在医疗保健、教育和技术领域的应用感兴趣。
Pooja Sethi：对视觉+LLM的交叉以及多语言模型感兴趣。
Kevin Marx：专注于医疗诊断，在资源受限的环境中。
Jerry Shan：对LLM在教育技术中的应用感兴趣，特别是与计算机科学教育相关的。
课程笔记总结#
项目设计：了解如何为特定领域（教育、安全、医疗保健）设计和规划LLM项目。
关键步骤：学习设计LLM项目的关键步骤，包括框架任务、提示/调整模型、评估模型、评估可靠性和可信度。
项目示例：通过改进作业评分和总结医生笔记的示例，了解如何应用LLM解决实际问题。
可靠性和可信度：学习如何评估LLM的可靠性和可信度，包括基础性、置信度、可解释性和鲁棒性。
项目方向：探索教育、安全和医疗保健领域的潜在项目方向。
数据集建议：了解可用于LLM项目的数据集资源。
学生兴趣：了解学生在LLM领域的个人兴趣和潜在的研究或项目方向。
这份PPT提供了对LLM在不同领域应用的项目设计和规划的全面了解，包括关键步骤、评估方法、可靠性和可信度的评估，以及具体的项目方向和数据集资源。通过这些课程笔记，学习者可以更好地理解如何设计和规划LLM项目，以及如何评估和提高LLM的可靠性和可信度。