《动手学大模型》是什么？

官网入口：https://github.com/Lordog/dive-into-llms

《动手学大模型》系列编程实践教程是由上海交通大学2024年春季《人工智能安全技术》（NIS3353）课程拓展而来的开源公益编程实践教程项目。该项目旨在为初学者提供一条清晰的大模型入门路径，为AI学习者和研究者提供系统、实用且前沿的大语言模型（LLM）入门指导。教程内容涵盖从基础微调、提示工程到模型对齐、越狱攻击、隐写术、多模态建模及GUI智能体开发等多个方向，是一套结合了安全技术视角的实用编程手册。

核心功能

• 从零到实战的编程指导：适合对AI大模型感兴趣的学习者，通过实战案例快速上手，弥补了仅看论文或抽象理论的空白。
• 深度实践与安全技术融合：不仅提供代码实现，还深入探讨大模型的安全与对齐问题，如语言模型水印嵌入与检测、越狱攻击的原理与防御等。
• 多模态前沿技术覆盖：包含ImageBind模型及音频、视频、图像扩散模型的应用，展示多模态大模型的前沿实践。
• 开源公益资源：教程完全免费，在GitHub上获得1.6K+星标，受到广大学习者的欢迎，是当前中文大模型学习资源中较为系统和完整的一套。

适用场景

《动手学大模型》教程适用于多种学习与实践场景：

• AI初学者入门：希望通过代码实操快速理解大模型基础概念与微调流程的学习者。
• 学生课堂补充：配合高校人工智能相关课程，如《人工智能安全技术》，进行动手实践。
• 开发者技术进阶：需要系统学习大模型安全对齐、越狱攻击、多模态建模等进阶主题的开发者。
• 研究与探索：对GUI智能体开发、隐写术等前沿方向感兴趣的独立研究者或团队。

网站特点

• 系统性与完整性：从基础微调、提示工程到越狱攻击、多模态建模，形成了一条连贯的大模型学习路径。
• 安全技术视角：结合上海交通大学《人工智能安全技术》课程背景，突出大模型安全性、对齐与防御等核心议题。
• 实战驱动：所有内容均附带可运行的代码，帮助学习者在实践中掌握知识，而非停留在理论层面。
• 公益与社区支持：完全免费开源，GitHub社区活跃，星标超过1.6K，方便学习者交流与贡献。
• 多模态前沿：涵盖音频、视频、图像扩散模型等多模态应用，紧跟技术发展趋势。