动手学大模型 Dive into LLMs
  • 前言
  • 1. 预训练语言模型微调与部署
  • 2. 提示学习&思维链
  • 3. 大模型知识编辑
  • 4. 模型水印
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前言

Next1. 预训练语言模型微调与部署

Last updated 1 year ago

《动手学大模型》系列编程实践教程

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:),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。

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!

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」

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!

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

多模态模型

TBD

TBD

后门攻击

TBD

TBD

免责声明

本教程所有内容仅仅来自于贡献者的个人经验、互联网数据、日常科研工作中的相关积累。所有技巧仅供参考,不保证百分百正确。若有任何问题,欢迎提交 Issue 或 PR。另本项目所用徽章来自互联网,如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,如有疏漏在所难免,欢迎任何的PR及issue讨论。

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 马欣贝

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上海交通大学

上海交通大学

袁童鑫
何志威
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张倬胜
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