手把手带你入门大模型：交大开源教程「动手学大模型」火了，Star 破 3 万！
完全免费 · 代码实践 · 上海交通大学出品 · 覆盖微调/提示/知识编辑/水印/越狱攻击全链路
一、这个项目解决了什么问题？
大模型时代已经来临，ChatGPT、文心一言、通义千问……每天都有新名词涌进视野。但对于大多数想入门 AI 的同学来说，现实却十分骨感：
- • 网上的教程要么太理论，满篇公式看得云里雾里；
- • 要么太零散，东拼西凑不成体系；
- • 要么太昂贵，动辄几百上千的课程费用让人望而却步。
如何用最低的门槛、最短的路径，真正上手大语言模型（LLMs）？
这正是「动手学大模型 Dive into LLMs」这个开源项目想要解决的核心问题。
二、它是什么？
「动手学大模型」是一套由上海交通大学出品的完全免费的系列编程实践教程，项目托管在 GitHub，目前已收获超过 3 万 Star，Fork 数近 4000，是 AI 学习领域名副其实的宝藏开源项目。
该教程由交大《自然语言处理前沿技术》（NIS8021）和《人工智能安全技术》（NIS3353）两门课程讲义拓展而来，主讲教师为张倬胜，并由袁童鑫、何志威、马欣贝等多位同学共同贡献内容。
它的定位非常清晰——「动手」二字是灵魂。每一个章节都配有 Slides（幻灯片）+ 完整 Notebook 代码 + 详细 README，让你不只是"看懂"，而是真正能"跑起来"。
后来，该项目还联合华为开发了《大模型开发全流程》进阶系列课程，面向昇腾平台，覆盖初级、中级、高级三档，进一步扩大了适用范围。
三、它有哪些内容？
教程目前已覆盖大模型领域的核心技术链路，共 11 个章节，内容包括：
📌 Chapter 1：大语言模型综述
提供一篇 43 页的 LLM 全面综述（Word2Vec 作者出品），帮你建立系统性认知，理清 GPT、BERT、LLaMA 等模型的来龙去脉。
🔧 Chapter 2：预训练语言模型微调与部署
「想提升预训练模型在指定任务上的性能？」
带你选合适的预训练模型，在特定任务上微调，并把模型部署成可交互的 Demo。熟悉 Hugging Face Transformers 工具包的最佳起点。
💬 Chapter 3：提示学习与思维链（Prompting & CoT）
「AI 在线求鼓励？大模型对一些问题的回答令人大跌眼镜，但它可能只是想要一句鼓励」
实战讲解如何调用大模型 API、设计 Prompt，以及思维链（Chain-of-Thought）推理技巧。从"怎么问"开始，掌握与大模型沟通的艺术。
✏️ Chapter 4：大模型知识编辑
「想操控语言模型对指定知识的记忆？」
教你在不重新训练整个模型的前提下，精准修改模型内部某条"错误知识"，并验证编辑效果。对研究幻觉问题的同学尤其有价值。
💧 Chapter 5：模型水印
「在语言模型生成的内容中嵌入人类不可见的水印」
讲解如何给 AI 生成文本打上"版权标记"，为 AI 生成内容溯源鉴别提供技术支撑。
🔐 Chapter 6 - 11：更多进阶内容
涵盖越狱攻击（Jailbreak）、多模态大模型、后门攻击、大模型智能体、RAG 检索增强等前沿方向，系统覆盖大模型的安全性与应用性两大维度。
四、怎么用？
Step 1：访问项目
打开浏览器，搜索Lordog/dive-into-llms或直接访问：
https://github.com/Lordog/dive-into-llmsStep 2：浏览在线文档
项目同时提供了更友好的 GitBook 在线阅读版本：
https://sjtullm.gitbook.io/dive-into-llms像读书一样，按章节顺序浏览，每章均有详细图文说明。
Step 3：下载或克隆代码
git clone https://github.com/Lordog/dive-into-llms.git每个 chapter 目录下包含：
- •
README.md：本章操作指引 - •
*.pdf：对应的课程讲义 Slides - •
*.ipynb：可直接运行的 Jupyter Notebook
Step 4：按需选择学习路径
| 你的目标 | 推荐章节 |
|---|---|
| 快速了解大模型全貌 | Chapter 1（综述） |
| 想训练/微调自己的模型 | Chapter 2（微调与部署） |
| 想学会用 ChatGPT API | Chapter 3（提示学习） |
| 研究模型幻觉/知识更新 | Chapter 4（知识编辑） |
| 对 AI 安全感兴趣 | Chapter 5-11（水印/越狱等） |
Step 5：动手跑代码
每章的 Notebook 均可在Google Colab或本地 Jupyter 环境中运行，部分实验对算力要求不高，普通 GPU 甚至 CPU 即可完成。遇到问题可在 GitHub Issues 区提问，社区氛围友好活跃。
五、总结
「动手学大模型」填补了国内大模型教育的一个重要空白——有深度、有代码、有体系、完全免费。它既适合希望快速上手的在校学生，也适合想系统学习大模型技术的工程师和研究者。
更难得的是，这套教程涵盖了大模型的安全维度：知识编辑、文本水印、越狱攻击……在大家都在讨论"如何用好 AI"的时候，它还在思考"如何让 AI 更可信、更安全"。这正是负责任 AI 开发的应有之义。
最后唠两句
为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选
很简单，这些岗位缺人且高薪
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
那0基础普通人如何学习大模型 ？
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