如何快速入门大模型编程实践？2026年上海交大AI安全课程指南

引言

《动手学大模型指参数规模巨大、能力强大的人工智能基础模型，如GPT、Gemini等，能处理文本、多模态及空间数据。》系列编程实践教程，由上海交通大学2024年春季《人工智能安全技术》课程（NIS3353）讲义拓展而来（教师：张倬胜），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。涵盖微调在预训练模型基础上，使用特定领域数据进一步训练，以适应具体任务需求的技术过程。与部署、提示学习通过设计特定的输入提示来引导大模型生成期望输出的技术，包括思维链等高级提示方法。与思维链、知识编辑对大模型内部知识进行修改或更新的技术，用于修正错误知识或添加新知识。、模型水印在模型中嵌入特定标识的技术，用于模型版权保护、溯源和防伪。、越狱攻击针对LLM安全护栏的绕过技术，攻击者通过特定提示词技巧突破模型的安全限制，使其生成原本被禁止的内容。、多模态模型An AI model capable of processing and generating multiple types of data such as text, images, and audio.、大模型智能体基于大模型构建的智能代理系统，能够自主执行任务、与环境交互并做出决策。与安全等内容。

项目概览与获取

本教程的所有代码、示例及文档均已开源，方便学习者直接使用与参考。

项目地址：https://github.com/Lordog/dive-into-llms.

常见问题（FAQ）

这个教程系列具体包含哪些大模型实践内容？

教程涵盖微调与部署、提示学习与思维链、知识编辑、模型水印、越狱攻击、多模态模型、大模型智能体与安全等核心实践主题。

如何获取《动手学大模型》的代码和文档？

所有代码、示例及文档均已开源，项目地址为 https://github.com/Lordog/dive-into-llms，学习者可直接使用与参考。

这个教程系列适合什么背景的学习者？

教程旨在通过简单实践帮助学习者快速入门大模型，适合开展课程设计或学术研究，源自上海交大2024年AI安全技术课程。