《动手学大模型》课程详细介绍

课程概览

**《动手学大模型》**是一套由上海交通大学开发的大模型编程实践教程，源自2024年春季《人工智能安全技术》课程（NIS3353）。该教程由张倬胜教师主导，旨在为学习者提供大模型相关的入门编程参考，属于公益性质、完全免费的开源教育资源。

教程特色

• 实战导向：通过简单实践帮助学习者快速入门大模型
• 完全免费：公益性质，无任何费用
• 产学结合：来自顶级大学的课程讲义拓展
• 持续更新：2025年6月进行了重大更新，增加了新主题和国产化内容

核心教学内容

主要章节构成

第1章：微调与部署

• 内容重点：预训练模型微调与部署指南
• 学习目标：掌握如何选择合适的预训练模型，在特定任务上进行微调，并将微调后的模型部署成可用的Demo
• 资源提供：
  • 课件（PDF格式）
  • 详细教程文档
  • 实践脚本（Jupyter Notebook）

第2章：提示工程

• 学习资源：
  • dive-into-prompting.pdf 课件
  • README.md 教程文档
  • dive-prompting.ipynb 实践脚本

第3章：模型编辑

• 学习资源：
  • dive_edit_0410.pdf 课件
  • 完整教程文档
  • dive_edit.ipynb 实践脚本

第4章：数学推理

• 学习资源：
  • math.pdf 课件
  • 教程文档
  • sft_math.ipynb 数学推理实践脚本

第5章：水印技术

• 学习资源：
  • watermark.pdf 课件
  • 教程文档
  • watermark.ipynb 实践脚本

第6章：越狱攻击

• 学习资源：
  • dive-Jailbreak.pdf 课件
  • 教程文档
  • dive-jailbreak.ipynb 实践脚本

第7章：隐写术

• 学习资源：
  • stega.pdf 课件
  • 教程文档
  • llm_stega.ipynb 实践脚本

第8章：多模态大模型

• 学习资源：
  • mllms.pdf 课件
  • 教程文档
  • mllms.ipynb 实践脚本

第9章：GUI Agent

• 学习资源：
  • GUIagent.pdf 课件
  • 教程文档
  • GUIagent.ipynb 实践脚本

第10章：AI安全

• 学习资源：
  • dive-into-safety.pdf 课件
  • 教程文档
  • agent.ipynb 实践脚本

第11章：大模型对齐（RLHF）

• 学习资源：
  • RLHF.pdf 课件
  • 教程文档
  • RLHF.ipynb 实践脚本

特别亮点

国产化《大模型开发全流程》系列

2025年6月更新中，教程联合华为昇腾社区推出了国产化版本：

• 技术支持：基于华为昇腾基础软硬件开发
• 教程形式：包含PPT、实验手册、视频等多种形式
• 难度层次：分为初级、中级、高级系列
• 学习路径：面向不同的大模型实践需求
• 实践导向：将前沿技术通过代码实践方式呈现

学习资源结构

每个章节都提供三类核心资源：

1. 课件（PDF）：理论知识和概念讲解
2. 教程文档（README.md）：详细的步骤指导
3. 实践脚本（Jupyter Notebook）：可运行的代码示例

适用对象

• 希望入门大模型的初学者
• 需要进行课程设计的学生
• 从事学术研究的研究人员
• 对大模型实践感兴趣的开发者
• 希望了解AI安全技术的从业者

技术特点

• 实践性强：每个章节都有对应的可执行代码
• 系统性好：从基础概念到高级应用层层递进
• 前沿性高：涵盖最新的大模型技术和安全问题
• 易于理解：来自大学课程，教学体系完整

获取与使用

• 开源免费：项目完全开源，任何人都可以免费访问
• 持续更新：项目团队持续维护和更新内容
• 社区支持：欢迎提交Issue和Pull Request
• 学术背景：基于上海交通大学正式课程开发

更新历史

• 2025年6月：重大更新，增加国产化内容和新主题
• 持续维护：项目团队定期更新和完善内容

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注：本教程所有内容基于贡献者的个人经验、互联网数据和科研工作积累，仅供参考学习使用。