# 前言

## 《动手学大模型》系列编程实践教程

[![version](https://img.shields.io/badge/version-v0.1.0-blue?color=FF8000?color=009922) ](https://img.shields.io/badge/version-v0.1.0-blue)![Status-building](https://img.shields.io/badge/Status-building-blue)  [![stars](https://img.shields.io/github/stars/Lordog/dive-into-llms)](https://github.com/Lordog/dive-into-llms/stargazers)

### 项目动机

《动手学大模型》系列编程实践教程，由上海交通大学《人工智能安全技术》课程讲义拓展而来（教师：[张倬胜](https://bcmi.sjtu.edu.cn/home/zhangzs/)），旨在提供大模型相关的入门编程参考。通过简单实践，帮助同学快速入门大模型，更好地开展课程设计或学术研究。如果对您有帮助，欢迎[star](https://github.com/Lordog/LLM-Tutorial-by-Hand)。

### 教程目录

| 教程内容     | 简介                                                                            | 地址                                                                                                                                                                                                   |
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| 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！ | \[[Slides](https://github.com/Lordog/dive-into-llms/tree/main/documents/chapter1/dive-tuning.pdf)] \[[Tutorial](https://github.com/Lordog/dive-into-llms/tree/main/documents/chapter1/README.md)]    |
| 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」                      | \[[Slides](https://github.com/Lordog/dive-into-llms/tree/main/documents/chapter2/dive-prompting.pdf)] \[[Tutorial](https://github.com/Lordog/dive-into-llms/tree/main/documents/chapter2/README.md)] |
| 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！           | \[[Slides](https://github.com/Lordog/dive-into-llms/blob/main/documents/chapter3/dive_edit_0410.pdf)] \[[Tutorial](https://github.com/Lordog/dive-into-llms/tree/main/documents/chapter3/README.md)] |
| 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                                               | \[[Slides](https://github.com/Lordog/dive-into-llms/blob/main/documents/chapter4/watermark.pdf)] \[[Tutorial](https://github.com/Lordog/dive-into-llms/tree/main/documents/chapter4/README.md)]      |
| 多模态模型    | TBD                                                                           | TBD                                                                                                                                                                                                  |
| 后门攻击     | TBD                                                                           | TBD                                                                                                                                                                                                  |

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### 欢迎贡献

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### 贡献者列表

感谢以下同学对本项目的支持与贡献:

上海交通大学 [袁童鑫](https://github.com/Lordog)

上海交通大学 马欣贝

上海交通大学 [何志威](https://zwhe99.github.io)