项目核验档案

Lordog/dive-into-llms

dive-into-llms 是一个基于大学课程衍生的免费大语言模型（LLM）编程教程系列，提供涵盖微调、提示工程、知识编辑到 AI Agent 等主题的讲义与可执行代码。

项目概览

该教程系列源自上海交通大学的课程并与大学讲师共同开发，内容以幻灯片和 Jupyter Notebook 的形式覆盖了从知识编辑、文本水印到越狱攻击等具体且前沿的 LLM 操作实践。

项目类型: AI Agent · 模型开发 · 基础设施 · 提示词工程 · 学习资源
应用场景: 学习教育
部署方式: 查看项目说明
License: License 待确认

适合谁

寻找从微调到 Agent 等具体大语言模型编程实践的具备编程基础的教育者、研究人员和开发者。

核心能力

包含幻灯片、指南和 Jupyter Notebook，教授如何选择、微调和部署预训练模型。
包含幻灯片、指南和 Jupyter Notebook，涵盖 LLM API 调用和基于提示的推理。
包含幻灯片、指南和 Jupyter Notebook，演示如何在语言模型中编辑和验证特定知识。
包含幻灯片、指南和 Jupyter Notebook，讲解如何将数学推理能力蒸馏到模型中。
包含幻灯片、指南和 Jupyter Notebook，详细说明如何在语言模型生成的文本中嵌入不可见的水印。
包含幻灯片、指南和 Jupyter Notebook，解释针对 LLM 的越狱攻击是如何运作的。
包含幻灯片、指南和 Jupyter Notebook，讲解多模态的理解与生成。
包含幻灯片、指南和 Jupyter Notebook，涵盖用于自动化桌面和 GUI 任务的 AI Agent。

限制与风险

所有提示与内容仅供参考，不保证完全正确。
GPU、最低硬件要求、成本依赖以及数据边界等决策需求未被记录，部分实验环节可能存在隐性资源门槛。

如何开始

上手难度中等，需运行 Jupyter Notebooks 并遵循教程指南。成功路径为：克隆仓库、打开所需的 Jupyter Notebook、执行单元格。

核验依据

README: 《动手学大模型》系列编程实践教程
README: 旨在提供大模型相关的入门编程参考。本教程属公益性质、完全免费。通过简单实践，帮助同学们快速入门大模型，更好地开展课程设计或学术研究。
README: 《动手学大模型》系列编程实践教程，由上海交通大学《自然语言处理前沿技术》（NIS8021）、《人工智能安全技术》课程（NIS3353）讲义拓展而来
README: 微调与部署 | 预训练模型微调与部署指南：想提升预训练模型在指定任务上的性能？让我们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方便使用的Demo！
README: 我们联合华为昇腾推出的《大模型开发全流程》公益教程正式上线！前沿技术+代码实践，手把手带你玩转AI大模型

内容核验时间：

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