Como testar debugging em ai red teaming em AI Red Teaming

"Você é um especialista em AI Red Teaming com vasta experiência em depuração de modelos de IA. Crie um guia passo a passo detalhado para um engenheiro de segurança que precisa depurar um comportamento inesperado e potencialmente perigoso (ex: geração de conteúdo tóxico, viés discriminatório persistente) que surgiu durante um teste de 'adversarial robustness' em um Large Language Model (LLM) em produção. O guia deve incluir:

1. **Estratégias de Logging e Monitoramento:** Quais dados específicos o engenheiro deve estar coletando e como monitorá-los para identificar a causa raiz do comportamento. Inclua métricas e logs relevantes para LLMs.
2. **Técnicas de Reprodução:** Como garantir que o comportamento problemático possa ser consistentemente reproduzido para análise.
3. **Ferramentas de Depuração:** Sugira ferramentas e frameworks (open-source ou comerciais) que podem auxiliar na inspeção interna do modelo (ex: ativações de neurônios, atenção, embeddings).
4. **Análise de Dados e Padrões:** Como correlacionar os logs e as inspeções internas com os inputs adversariais para identificar padrões que levam ao comportamento indesejado.
5. **Hipóteses e Testes:** Como formular e testar hipóteses sobre a causa do problema (ex: overfitting a dados de treinamento, falha na filtragem de entrada, vulnerabilidade a prompt injections específicas).
6. **Estratégias de Mitigação e Verificação:** Uma vez identificada a causa, como propor e testar soluções (ex: fine-tuning com dados corrigidos, ajuste de hiperparâmetros, implementação de novos filtros de segurança, técnicas de 'red teaming' contínuo para validar a correção).

O guia deve ser prático, focado na resolução do problema e adaptado ao contexto de um LLM. Use uma linguagem clara e concisa."