《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)课程拓展而来的系列编程实践教程,旨在为初学者提供一条清晰的大模型入门路径。一项开源公益编程实践教程项目,为初学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,涵盖从基础微调、提示工程到高级主题如模型对齐、越狱攻击、隐写术、多模态建模及 GUI 智能体开发等多个方向。
《动手学大模型》系列编程实践教程开源项目官网入口网址:https://github.com/Lordog/dive-into-llms
《动手学大模型》系列编程实践教程的核心价值与特色:
- 从零到实战: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:不仅提供代码实现,还深入探讨了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。
- 多模态拓展:涵盖了ImageBind模型及其音频、视频、图像扩散模型的应用,展示了多模态大模型的前沿技术。
- 公益资源:教程完全免费,且在GitHub上获得了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。
《动手学大模型》系列编程实践教程不仅是一本教程,更是一本结合了安全技术视角的实用手册,非常适合想通过代码实操深入理解LLM的学生和开发者。
数据统计
数据评估
关于动手学大模型特别声明
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