背景
项目简介
这个项目是 Dive into LLMs（中文名：《动手学大模型》） — 一个由 上海交通大学 NLP / AI 课程团队发起、在 GitHub 上开源的 “大语言模型 (LLM) 编程实践教程” 系列。 (GitHub)
它的主要目标如下：
- 帮助读者 从实践角度快速上手大语言模型（LLM）相关技术，而不仅仅是理论。 (GitHub)
- 覆盖微调、提示工程、知识编辑、多模态、代理智能体、安全对齐等多个话题。 (GitHub)
- 是一个 完全免费、公益性质 的教程合集。 (GitHub)
核心内容 & 教程目录
项目在 README 中列出了当前包含的主题模块，主要包括： (GitHub)
- 微调与部署：如何拿预训练模型做指定任务的微调、然后部署成 Demo。
- 提示学习与思维链：如何调用大模型 API／做好提示工程／使用 chain-of-thought 思维链技巧。
- 知识编辑：如何对语言模型“插入”或“修改”知识，并验证效果。
- 数学推理：让大模型具备数学推理能力、甚至蒸馏一个小模型做实验。
- 模型水印：在语言模型生成内容中嵌入“人肉不可见”的水印。
- 越狱攻击：探讨如何从攻击角度理解大模型的弱点。
- 大模型隐写：让模型生成流畅回答的同时携带隐蔽信息。
- 多模态模型：如何让大语言模型理解／生成文本之外的模态（图像、音频等）。
- GUI 智能体：做一个智能体界面／Agent，让模型替你做事务、完成交互任务。
- 智能体安全：探析开放智能体场景中的风险、防范、安全设计。
- RLHF 安全对齐：基于 PPO 的强化学习 + 人类反馈 (RLHF) 实验指南。
此外，项目也提到：一项 “国产化《大模型开发全流程》公益教程” 已推出（与 华为昇腾社区 合作）作为延伸。 (GitHub)
项目动机与特色
- 动机：该教程来源于上海交通大学 “自然语言处理前沿技术 (NIS8021)” 与 “人工智能安全技术 (NIS3353)” 课程讲义扩展。 (GitHub)
- 公益性：免费提供，鼓励学生／研究者快速上手大模型。
- 实践性强：不仅介绍理论，还提供 “课件 + 教程 + 脚本” 三部分资源。 (GitHub)
- 更新频繁／话题覆盖广：从基础微调到安全对齐、从提示工程到隐写水印，应有尽有。
- 开放贡献：欢迎 Issue／Pull Request，共同完善。 (GitHub)
使用建议 &适合人群
适合人群：
- 有基础编程经验、希望进入大语言模型开发或研究的人。
- 研究生／AI 工程师／对 LLM 实践感兴趣的开发者。
- 想系统学习从提示、微调、部署、安全对齐等全流程者。
建议使用方式：
- 按模块顺序逐个学习（从“微调与部署”开始常规，再逐步深入“多模态”“安全对齐”）。
- 配合教程中的脚本（代码）动手实操，效果更佳。
- 在学习过程中结合你自己的项目或用例，如你正在做的 “自动化测试平台” 或 “AI 根因分析系统”，思考模型如何嵌入。
- 注意：虽然内容丰富，但提示其 “仅供参考” — 作者声明“不保证百分百正确”。 (GitHub)
与您的背景结合建议
鉴于你目前是全栈开发 +运维/监控方向，并且在做 AI 根因分析系统的平台化构建，这里有几条结合建议：
- 你可以从 “提示学习与思维链” 入手，思考如何将 LLM 用于监控报警/日志/Trace 的自然语言分析场景。
- 多模态模块：考虑日志 +指标 +Trace 多模态输入，或许可借助大模型。该教程的多模态部分可作为参考。
- 智能体安全、安全对齐、知识编辑：在根因分析系统中，“模型误报”“模型偏差”是关键风险，这些模块帮你提前识别。
- 将脚本或示例代码和你的 Java/Vue 架构结合起来，比如做一个 LLM 微服务调用模块，前端展示智能体推荐根因、告警处理建议。
