史丹佛大學近期透過 Stanford Online YouTube 頻道，完整釋出原本學費高昂的研究所課程 Language Modeling from Scratch（課程代號 CS336）。這套課程原本需要支付約 7,570 美元的費用才能上課，現在呢，大眾可以免費觀看這共計 17 集的高品質教學內容。對於希望深入理解大型語言模型底層技術的開發者而言，是一項極具價值的學習資源。
課程核心內容與技術架構
這門課程的核心目標在於帶領學員深入理解大型語言模型（LLM）的完整開發流程，而非僅僅停留在應用層面。課程內容從最基礎的資料收集與資料清洗開始，逐步深入至 Transformer 架構的設計原理。
在實作技術方面，課程採用 PyTorch 進行深度教學，並探討了多項進階議題。PyTorch 是由 Meta（前 Facebook）開發的開源機器學習庫，具備靈活的動態運算圖特性，能讓開發者能更直觀地調整模型架構， PyTorch 已經是我們在產業界進行 AI 研究與大型語言模型開發的最標準工具。
PyTorch 的語法設計非常直觀，與 Python 的科學運算庫 NumPy 高度整合，對於熟悉 Python 的開發者來說，PyTorch 的學習曲線會相對平緩。
除了基礎的模型建構實作外，課程也會介紹混合專家模型（MoE）等大型模型的架構理念，並引導學員理解這些設計在 LLM 中的重要性。接著，課程會進入更進階的效能最佳化主題，包括 Triton Kernel 開發、GPU 記憶體管理與各類併行技術等核心方法，協助學員掌握模型訓練的效能關鍵。此外，課程也涵蓋 Scaling Law，說明模型尺寸擴大時效能與成本如何變化。
在模型對齊與安全性方面，課程後半段深入講解了監督式微調（SFT），以及結合人類回饋強化學習（RLHF）等關鍵技術，確保開發者能夠訓練出既強大又符合人類預期的 AI 模型。
誰適合這門課程
這是一門進階且程式量不小的課程，並不適合初學者，適合有一點程式基礎的人。課程同時對數理與工程能力都有要求，建議預先具備線性代數、微積分、機率統計及機器學習的基礎。若希望順利消化完整課程內容，最好具備以下背景：
1、具備 PyTorch 實戰經驗的工程師：若你已經熟悉深度學習框架，希望從一般應用轉向底層模型架構的開發，這門課能補足關鍵的理論與實作細節。
2、資料科學家與 AI 研究人員：對於需要自行訓練或微調模型，而非僅依賴現成 API 的專業人士。
3、希望了解 LLM 全貌的技術主管：雖然課程偏重實作，但對於理解模型訓練成本、硬體需求及技術瓶頸，能提供極佳的決策依據。
如果上了本課程能獲得什麼呢 ?
完成這門課後，學員將能理解語言模型是如何從資料開始，一步步被建構出來，並能親自實作 tokenizer、Transformer 結構與基本的訓練流程。換言之，你將不再只是一個會輸入指令給 AI 的普通用戶，而是能夠理解每一個參數調整背後意義的開發者。
學員還能學會如何處理大規模文本資料，深入理解 Transformer 各主要組件的運作原理與訓練行為，並能以 Triton 實作特定的 GPU 加速模組（如 FlashAttention2），理解 GPU 效能調校原理。更重要的是你將掌握 LLM 目前常用的 SFT、基本強化學習推理訓練，以及 DPO 等核心對齊方法。這對於開發高品質的生成式 AI 應用至關重要。
目前全套影片已在 YouTube 公開，相關的閱讀教材與作業資源也可在課程官方 GitHub 頁面查詢。
首圖 Google Gemini AI 生成
