上交出品《动手学大模型》LLM 实战课,课件+实战教程(附教程)

上海交大2026版《动手学大模型》:零基础掌握LLM、Agent与RAG实战 大语言模型(LLM)作为人工智能领域的核心技术,基于Transformer架构实现了突破性的自然语言理解能力。其核心原理通过自注意力机制捕捉长距离依赖关系,在预训练-微调范式下展现出强大的泛化性能。这一技术价值在于降低了AI应用门槛,使开发者能够快速构建智能对话、内容生成等应用。在实际工程实践中,智能体(Agent)技术让模型具备了工具调用和任务规划能力,而RAG(检索增强生成)系统则通过结合外部知识库显著提升了回答的准确性和时效性。上海交大2026版教程正是围绕LLM基础、Agent开发和RAG系统构建这 阅读详情

来了来了!上海交通大学的大模型超超超级牛掰的大模型编程实战课公开了,课件+教程,本套实战教程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。

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另外非常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

上海交通大学 马欣贝

上海交通大学 何志威

上海交通大学 杜巍

新加坡国立大学 费豪

《动手学大模型》实战课内容:

《动手学大模型》是上海交大 更新的系列编程实践教程。从已经跟新的内容来看,侧重安全垂直方向。命名是向他们的学长李沐的《动手学深度学习》课程致敬。

感受下大纲、课件和教程风格:

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

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什么是大模型? 大模型是指具有数千万甚至数亿参数的深度学习模型。近年来,随着计算机技术和大数据的快速发展,深度学习在各个领域取得了显著的成果,如自然语言处理,图片生成,工业数字化等。为了提高模型的性能,研究者们不断尝试增加模型的参数数量,从而诞生了大模型这一概念。大模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。大模型采用预训练+微调的训练模式,在大规模数据上进行训练后,能快速适应一系列下游任务的模型。 阅读详情

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Llama-Turbo
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