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大语言模型实践教程

该项目提供一系列大语言模型实践教程,涵盖模型微调、部署、提示学习、知识编辑、水印技术等多个前沿主题。通过动手实践,学习者可快速掌握大模型技术,为相关课程和研究奠定基础。教程内容源自上海交通大学课程,适合AI爱好者和研究人员学习使用。

《动手学大模型》系列编程实践教程

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项目动机

《动手学大模型》系列编程实践教程源于上海交通大学2024年春季《人工智能安全技术》课程(NIS3353)讲义的扩展(授课教师:张倬胜)。本教程旨在为大模型相关的入门编程提供参考。通过简单的实践,我们希望帮助同学们快速入门大模型,为课程设计或学术研究打下良好基础。

教程目录

教程内容简介地址
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![幻灯片] [教程]
提示学习与思维链大模型的API调用与推理指南:"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」"[幻灯片] [教程]
知识编辑语言模型的编辑方法和工具:想操控语言模型在对指定知识的记忆?让我们选择合适的编辑方法,对特定知识进行编辑,并将对编辑后的模型进行验证![幻灯片] [教程]
模型水印语言模型的文本水印:在语言模型生成的内容中嵌入人类不可见的水印[幻灯片] [教程]
越狱攻击想要得到更好的安全,要先从学会攻击开始。让我们了解越狱攻击如何撬开大模型的嘴![幻灯片] [教程]
多模态模型作为能够更充分模拟真实世界的多模态大语言模型,其如何实现更强大的多模态理解和生成能力?多模态大语言模型是否能够帮助实现AGI?[幻灯片] [教程]
大模型智能体与安全大模型智能体迈向了未来操作系统之旅。然而,大模型在开放智能体场景中能意识到风险威胁吗?[幻灯片] [教程]

免责声明

本教程的所有内容仅来自贡献者的个人经验、互联网数据以及日常科研工作中的相关积累。所有技巧仅供参考,不保证完全正确。如有任何问题,欢迎提交问题或贡献代码。此外,本项目使用的徽章来自互联网,如果侵犯了您的图片版权,请联系我们删除,谢谢。

欢迎贡献

本教程目前是一个正在进行中的项目,难免会有疏漏,欢迎提出任何修改建议或参与讨论。

贡献者名单

感谢以下老师和同学对本项目的支持与贡献:

上海交通大学 袁童鑫

上海交通大学 马欣贝

上海交通大学 何志威

上海交通大学 杜巍

新加坡国立大学 费豪

星标历史

星标历史图表

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