斯坦福大学的CS336课程《从零开始的语言建模》

斯坦福的CS336《从零开始的语言建模》，是一门死磕语言模型开发的深度学习课。它的打法很直接：让学生亲手走一遍全流程——收数据、搭模型、训练、评估，一样不能少。课程抄的是操作系统课的作业：从零造一个完整的语言模型，分词器、Transformer架构、优化器这些关键组件全得自己实现。

门槛不低：Python得写得溜，有深度学习和系统优化的经验，线性代数、概率统计、机器学习的基础知识也得带齐。作业内容很满，从基础模型训练一路铺到系统优化、数据处理、模型对齐。课程还会给GPU算力的选型建议，帮你把实践任务跑得快。结课时，你对语言模型内部怎么转的会心里有数，也知道怎么优化模型去扛大规模训练和实际应用的场面。

课程简介

• 课程内容：CS336要让学生把语言模型开发这条链摸个遍：数据收集与清洗、Transformer模型构建、模型训练与评估都在射程内。课程灵感来自操作系统课，规矩也是那套——从头造一个完整的语言模型。
• 课程目标：通过动手实践，把语言模型的每个组件都吃透，顺便学会怎么优化模型，把效率和性能提上去。

课程要求

• 先修知识：
  • Python熟练度：大部分作业都得用Python写，编程能力不强基本扛不下来。
  • 深度学习和系统优化经验：PyTorch要熟，内存层次结构这类基础系统概念也得懂。
  • 数学基础：线性代数、概率论、统计学的基本知识，缺一不可。
  • 机器学习基础：机器学习、深度学习的基本概念得先有印象。
• 课程难度：5学分的课，实践浓度拉满，时间要按桶往里投。

课程作业

• 作业1：把Transformer语言模型的基本组件（分词器、模型架构、优化器）亲手实现一遍，再训出一个最小语言模型。
• 作业2：上高级工具给模型做性能分析和优化，实现FlashAttention2的Triton版本，还得把分布式训练的代码搭起来。
• 作业3：拆开理解Transformer的每个组件，再用训练API去拟合模型扩展规律。
• 作业4：把原始Common Crawl数据加工成能用于预训练的数据，靠过滤和去重把模型性能抬上去。
• 作业5：拿监督微调和强化学习训语言模型去解数学题，安全对齐方法可以选做。

课程官网地址

• 官网地址：https://stanford-cs336.github.io/spring2025/

其他信息

• GPU计算资源：作业可以用云服务商的GPU资源跑，课程给了几种推荐的云服务选项。
• 学术诚信：可以用AI工具问些低级编程问题或高级概念问题，但直接抄AI的答案不行。
• 作业提交：作业全部走Gradescope提交，晚交天数最多可以用3天。