最近，GitHub上一个名为"Dive into LLMs"的项目火了！短短时间内获得数千星标，成为大模型学习者的新宠。这究竟是什么样的神仙项目？为什么能在众多教程中脱颖而出？
Dive into LLMs简介
Dive into LLMs 是由上海交通大学《人工智能安全技术》课程拓展而来的大模型编程实践教程系列，由张倬胜老师主导开发，并获得了华为昇腾社区的支持。该项目旨在通过实践导向的方式，帮助学习者和开发者快速掌握大语言模型的核心技术和应用方法。
教程涵盖从基础微调到高级安全对齐的全流程内容，提供课件、代码脚本和实验手册，是国内首个全面系统的大模型实践教程。
精准打击：解决大模型学习的七宗“罪”
| 传统大模型学习痛点 | Dive into LLMs解决方案 |
|---|---|
| 理论实践脱节 | 每个主题配套代码实践和实验手册 |
| 学习资源分散 | 一站式教程覆盖大模型全技术栈 |
| 入门门槛高 | 从零开始，循序渐进的教学设计 |
| 国产化支持不足 | 华为昇腾全流程国产化教程 |
| 安全与伦理关注少 | 专门章节涵盖安全、对齐、水印等 |
| 多模态应用缺乏 | 包含多模态模型和GUI智能体实践 |
| 部署应用困难 | 提供模型微调、部署和应用的完整指南 |
Dive into LLMs教程目录
| 教程内容 | 简介 |
|---|---|
| 1.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！ |
| 2.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」” |
| 3.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！ |
| 4.数学推理 | 如何让大模型学会数学推理？让我们快速蒸馏一个迷你R1！ |
| 5.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 |
| 6.越狱攻击 | 想要得到更好的安全，要先从学会攻击开始。让我们了解越狱攻击如何撬开大模型的嘴！ |
| 7.大模型隐写 | “看不见的墨水”！想让大模型在流畅回答的同时，悄悄携带只有“自己人”能识别的信息吗？大模型隐写告诉你！ |
| 8.多模态模型 | 作为能够更充分模拟真实世界的多模态大语言模型，其如何实现更强大的多模态理解和生成能力？多模态大语言模型是否能够帮助实现AGI？ |
| 9.GUI智能体 | 想要饭来张口、解放双手？那么让我们一起来让AI Agent替你点外卖、回消息、购物比价吧！ |
| 10.智能体安全 | 大模型智能体迈向了未来操作系统之旅。然而，大模型在开放智能体场景中能意识到风险威胁吗？ |
| 11.RLHF安全对齐 | 基于PPO的RLHF实验指南：本教程“十分危险”，阅读后请检查你的大模型是否在冷笑。 |
项目地址与资源
📚dive-into-llms是2025年最值得投入时间学习的大模型教程，资源包括：详细课件（PPT）、 步骤式教程文档、 可运行代码脚本、 实验手册等内容。
🔗 GitHub地址：https://github.com/Lordog/dive-into-llms
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一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势
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1. 100+本大模型方向电子书
2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势
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3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战
PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：
- 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
- 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
- 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
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2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点
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3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题
专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：
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路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
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L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。
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L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
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