【大模型书】大语言模型安全开发者手册：构建安全的 AI 应用程序

大型语言模型（LLMs）不仅在塑造人工智能的未来发展轨迹，也揭示了全新的安全挑战时代。这本实用书籍直击这些威胁的核心。作者史蒂夫·威尔逊（Steve Wilson），Exabeam 的首席产品官，专注于 LLMs 的独特特性和内在漏洞，抛弃了对通用 AI 安全性的泛泛讨论。

结合了超过400位行业专家共同创建的“OWASP LLMs 十大安全威胁列表”所积累的集体智慧，本指南为开发者和安全团队提供了应对 LLM 应用现实挑战的实用策略。无论你是在构建新的应用程序，还是为现有应用增加 AI 功能，本书都是你掌握 AI 安全领域新前沿的首选资源。

你将学到：

• 为什么 LLMs 带来了独特的安全挑战

• 如何应对与使用 LLM 技术相关的多种风险条件

• LLM 相关的威胁格局及其必须维护的重要信任边界

• 如何识别与 LLM 相关的主要风险和漏洞

• 部署防御措施以保护免受顶级漏洞攻击的方法

• 如何主动管理系统中的关键信任边界，以确保安全执行并最大限度降低风险

关于作者

史蒂夫·威尔逊（Steve Wilson）是大型语言模型（LLM）安全领域的公认领袖。在他担任 Open Web Application Security Project (OWASP) 基金会 “LLM 应用程序十大安全威胁列表” 项目负责人期间，史蒂夫带领了一支由400多位专家组成的团队，共同编写了行业首个针对 LLM 技术应用的综合性安全威胁标准。在担任 Contrast Security 的首席产品官期间，史蒂夫负责为世界上最注重安全的组织开发广受认可的代码安全技术。史蒂夫拥有在数十亿美元级技术公司（如 Citrix、Oracle 和 Sun Microsystems）超过 25 年的软件平台构建经验。

他还撰写了《Java 平台性能：策略与战术》和《父女加密货币挖矿指南》系列书籍。作为未来工作和人工智能主题的热门演讲者，史蒂夫近期在 RSA、丘吉尔俱乐部、硅谷领导力集团、DLA Piper 全球技术峰会、IDG 议程、SAP TechEd 和华尔街日报科技峰会上发表了演讲。

程序员为什么要学大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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