dive-into-llms
上海交大出品的大模型编程实战教程,11个主题覆盖微调、提示工程、知识编辑、安全对抗等核心领域,配有完
加载项目详情…
本应用为开源项目,仅供学习研究,请遵守其开源协议。
上海交大出品的大模型编程实战教程,11个主题覆盖微调、提示工程、知识编辑、安全对抗等核心领域,配有完
加载项目详情…
本应用为开源项目,仅供学习研究,请遵守其开源协议。
想象一下,你刚刚踏入大模型的世界,面对海量的论文和文档感到无从下手——这正是无数 AI 学习者共同的困境。而上海交通大学张倬胜老师团队带来的《动手学大模型》(Dive into LLMs)教程,正是为解决这个问题而生:它不是枯燥的理论堆砌,而是手把手带你敲代码的实战指南,让理论不再悬空,让实践有据可依。

图1:动手学大模型项目封面
《动手学大模型》系列编程实践教程,源自上海交通大学两门研究生课程——《自然语言处理前沿技术》(NIS8021)和《人工智能安全技术》(NIS3353)的课程讲义,由张倬胜老师(上海交通大学 bcmi 实验室)牵头编写并公开发布。项目以"动手"为核心,强调即学即用的编程实践,帮助学生和研究人员快速上手大模型相关的核心任务。
项目于2024年发布后迅速走红 GitHub,目前星标数已突破 39,000,成为中文大模型教育领域最具影响力的开源教程之一。其最大特点在于:每个章节都配套完整的课件(PDF)、Markdown 教程和 Jupyter Notebook 实践代码,学生可以从理论到代码全链路打通。
教程共分为 11 个章节(Chapter 1-11),内容覆盖大模型从基础使用到前沿研究的全流程:
| 章节 | 主题 | 简介 |
|---|---|---|
| Ch1 | 微调与部署 | 预训练模型微调、部署成 Demo |
| Ch2 | 提示学习与思维链 | API 调用、零样本/少样本、CoT |
| Ch3 | 知识编辑 | 编辑模型对特定知识的记忆 |
| Ch4 | 数学推理 | 蒸馏迷你 R1 模型 |
| Ch5 | 模型水印 | 在生成文本中嵌入隐形水印 |
| Ch6 | 越狱攻击 | 对大模型安全边界的攻防实践 |
| Ch7 | 大模型隐写 | 在流畅回答中隐藏秘密信息 |
| Ch8 | 多模态模型 | MLLM 的理解与生成能力 |
| Ch9 | GUI 智能体 | 让 AI Agent 替你操作界面 |
| Ch10 | 智能体安全 | 开放智能体场景的风险与防护 |
| Ch11 | 大模型对齐 | RLHF、DPO 等对齐技术 |
每个章节都有独立文件夹,包含 README.md 教程文档、*.pdf 课件和 *.ipynb 实践代码,真正做到讲练结合。
教程以**通义千问(阿里云)**作为主要调用示例,同时兼容智谱 AI、文心一言、百川等多种国产大模型 API,也覆盖 OpenAI GPT 系列。学生只需注册账号获取 API Key,即可通过 Python 代码快速调用大模型服务。
教程还特别收录了华为昇腾国产化开发全流程教程(PPT + 实验手册 + 视频),在当前国际形势下,国产化适配能力显得尤为珍贵。
项目本身是纯静态内容,不需要安装任何依赖。使用方式非常灵活:
.ipynb 文件即可开始实验
图2:教程标题图
值得客观指出的是,这套教程主要面向有 Python 基础的学生和研究人员,对于纯小白用户仍有一定门槛——你需要能够配置 Conda 环境、安装必要的 Python 包(如 dashscope、transformers 等)。此外,由于大模型 API 调用依赖网络和费用(虽然新用户有赠送额度),完全免费的实践场景受限。
教程内容偏"学院派",如果你期待的是如何用 LangChain 搭一个生产级 RAG 系统,这套教程的重点并不在此。
大模型时代,优质教育资源极度稀缺,尤其是中文领域的系统性实践教程。《动手学大模型》的出现,填补了几个重要空白:
截至目前,该项目在 GitHub 上持续更新,已形成了一个活跃的学习者社区,是中文 AI 教育领域不可多得的优质资源。