斯坦福顶配AI课CS336公开！从零构建大模型的终极指南，关注AIGC.BAR获取更多AI资讯

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## 顶级阵容：AI领域的巨擘亲自执教

一门课程的价值，首先体现在其师资力量上。CS336的讲师阵容堪称豪华，由两位在 AI 领域举足轻重的学者领衔：

Percy Liang：斯坦福大学副教授、基础模型研究中心（CRFM）主任，是 人工智能 领域引用量超10万的泰斗级人物。他对基础模型的研究深刻影响了整个行业的发展方向。

Tatsunori Hashimoto：斯坦福大学助理教授，专注于机器学习模型的性能与权衡研究，其学术成果同样获得了数万次引用，是冉冉升起的新星。

由他们联手打造的课程，无疑保证了内容的权威性、前沿性和深度。

## 课程核心：不只是“调包侠”，而是“造轮子”

与许多侧重于应用现有框架的 AI 课程不同，CS336的核心理念是“从零开始”。课程借鉴了操作系统教学中“从零构建一个完整OS”的经典方法，旨在引导学生深入理解语言模型的每一个环节，而不是仅仅停留在调用API的层面。

课程内容被划分为五个核心单元，逻辑清晰，层层递进： 1. 基础 (Foundations)：从最基本的Token化、PyTorch基础讲起，构建对模型架构和超参数的认知。 2. 系统 (Systems)：深入GPU底层，学习Triton、Kernel编程和并行化计算，解决模型训练的效率瓶颈。 3. 扩展 (Scaling)：探讨Scaling Law（规模法则），这是理解大模型能力涌现的关键理论。 4. 数据 (Data)：聚焦数据处理，涵盖数据收集、清洗、过滤和去重等看似枯燥但至关重要的步骤。 5. 对齐与推理 (Alignment & RL)：讲解如何通过监督微调（SFT）和强化学习（RLHF）使模型与人类价值观对齐。

## 硬核实践：五项挑战，铸就真正的大模型专家

理论与实践相结合是CS336的另一大亮点。课程设置了五项极具挑战性的作业，每一项都是对学生工程能力和理论理解的深度考验：

作业1：基础流程搭建：学生需要亲手实现BPE分词器、Transformer架构和Adam优化器，不允许使用高级封装库。这是对基本功的终极检验。

作业2：GPU性能压榨：在Triton中实现Flash Attention 2和分布式并行训练，将理论上的系统优化知识付诸实践。

作业3：模拟Scaling Law：在给定的计算预算内，通过API调用模拟训练过程，探索并拟合Scaling Law，体验真实研究中的资源限制。

作业4：数据处理的苦差事：将原始网页数据处理成高质量的训练文本，直面数据工程师的日常，理解“Garbage in, garbage out”的真谛。

作业5：模型对齐：实现SFT、GRPO等对齐算法，在真实模型上通过强化学习提升特定任务（如数学能力）的性能。

## 学习门槛：专为硬核学习者打造

这门课程并非零基础入门。想要跟上节奏，你需要具备： * 精通Python：课程要求编写大量底层代码，远超普通AI课程。 * 深度学习与系统经验：需要熟练掌握PyTorch，并理解内存层次等系统概念。 * 扎实的数学基础：微积分、线性代数和概率统计是理解模型原理的基石。 * 机器学习背景：对机器学习和深度学习有基本的认识。

结论：开启你的AGI探索之旅

斯坦福CS336课程的公开，是 AI 教育领域的一件大事。它为全球有志于深入 LLM 核心技术的学习者提供了一条清晰、严谨且充满挑战的学习路径。这不仅是知识的传授，更是对一种探索精神和工程师文化的传承。

对于希望紧跟 AI新闻 和 LLM 发展前沿的学习者来说，这门课程无疑是宝贵的资源。想获取更多类似的前沿 AI资讯 和深度解读，欢迎访问 AI门户 网站 https://aigc.bar，这里汇集了最新的 AI日报、技术动态和实用的 Prompt 技巧，助你在 AGI 时代保持领先。