学大模型还在啃论文？这套上交大免费教程全程可跑，11章覆盖微调/CoT/对齐！
很多人学大模型，看完论文还是不知道从哪下手——调参不会、部署卡壳、对齐摸不着头脑……今天分享一个我从 GitHub trending 里挖到的宝藏，专门解决这个痛点。
《动手学大模型》（dive-into-llms）
这是上海交通大学张倬胜教授主导的课程项目，源自《人工智能安全技术》（NIS3353）等真实课程讲义。目前在 GitHub 上持续更新，最新版还加入了数学推理、GUI Agent、大模型对齐等前沿主题。
教程最大特点：全程可运行。不是干巴巴的 PPT，每章都配 Jupyter Notebook 脚本 + 详细 README，真正让你「动手」而不是「动眼」。
11 个章节，涵盖大模型核心技能：
- 微调与部署：怎么在预训练模型上做 fine-tune，然后部署成可用的 Demo
- 提示学习与思维链（CoT）：为什么大模型需要「鼓励」，怎么设计有效 prompt
- 知识编辑：如何精准修改模型对特定知识的记忆，而非影响全局
- 数学推理：怎么蒸馏一个迷你 R1 模型
- RLHF 与对齐：大模型如何学会「听话」
- Jailbreak 安全：了解大模型的安全边界
每个章节都有：课件 PDF + 教程 README + 可运行 Notebook，三件套齐全。完全免费，公益性质，没有付费门槛。
适合谁用？
– 想系统学习 LLM 但被论文劝退的同学
– 有一定 Python 基础、想上手实战的开发者
– 需要课程素材或实验参考的研究者
说实话，这套教程的深度和完整性，放在任何一个付费 AI 课程平台都值几千元。GitHub 上免费就能 get，张倬胜教授团队是真的在做教育公益。
想从「看了不会」变成「真的能跑」，建议先从微调和提示工程两章开始，照着 Notebook 跑一遍，比刷十篇综述论文有用得多。
GitHub 链接：
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