實戰大模型 從對齊技術到系統治理

本書系統梳理了大語言模型（LLM，簡稱大模型）在安全治理與行為對齊方面的核心原理、關鍵技術與工程實踐路徑，聚焦構建可信、可控的大模型人工智能系統，以應對當前生成式AI 在安全性、合規性和產業落地中的重大挑戰。本書共分為10 章，圍繞模型風險識別、語義行為對齊、內容生成管控、訓練數據治理、系統級防護、安全評估指標、合規審查流程與行業解決方案八大技術主線，構建出一套完整的大模型安全體系。全書首先深入剖析大模型在語義安全、系統防護、行為不可預測性等方面的挑戰，系統介紹監督微調、RLHF、Constitutional AI 等對齊技術，幵結合內容安全機制與訓練數據治理提供工程實現路徑。隨後，聚焦模型推理部署的系統安全，覆蓋權限控制、日誌審計、接口隔離、倫理合規等維度，強調“可控性”在工業場景下的實現策略。 聚焦安全評估工具鏈、開源平臺實踐，以及在教育、醫療、法律等高敏行業中的落地方案，為構建可信賴的AI 系統提供工程藍圖。本書兼具系統性與實戰性，既有對前沿理論方法的深入剖析，又涵蓋可覆制的工程實現路徑，同時，隨書贈送案例代碼、授課用PPT 等學習資源（掃封底二維碼獲取），適合從事人工智能研發、安全工程、合規治理與技術管理的科研人員、工程師、企業技術負責人及政策制定者參考閱讀。