Stanford CS 336

课程概览

Stanford CS336 以“从头构建语言模型”为主线，涵盖数据处理、模型结构、训练与评估。官方先修说明要求熟练 Python；其作业和算力需求较高，更适合作为 AI/深度学习基础后的进阶课。

学习目标

• 理解语言模型从数据到部署的系统链路
• 实现并分析 Transformer 组件与训练方法
• 认识算力、数据、评估和系统优化之间的取舍

使用语言：Python、PyTorch

主要主题

• 分词与语言建模目标
• Transformer 架构与训练
• 数据采集、过滤和去重
• 并行、推理与评估
• 后训练及多模态拓展

平台建议学时：约 160–260 小时。估算依据：平台估算：参考公开课程多项实现作业与实验；GPU 可用性和复现目标会改变投入。

官方与学习资源

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学习建议

• 先熟悉 PyTorch 张量、自动微分和训练循环。
• 按作业分解实现，先验证小数据与小模型，再扩大规模。
• 复现实验需记录硬件、数据版本和随机种子。

可选实践

• 用小型公开数据集训练迷你语言模型，报告质量、吞吐、显存和数据处理取舍。