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房内设计,上海如何优化网站,app门户网站,网站mssql 导出数据斯坦福大学 2025 年春季的 CS336 课程「从头开始创造语言模型#xff08;Language Models from Scratch#xff09;」相关课程和材料现已在网上全面发布#xff01;课程视频#xff1a;https://www.youtube.com/watch?vSQ3fZ1sAqXIlistPLoROMvodv4rOY23Y0BoGoBGgQ1zm…斯坦福大学 2025 年春季的 CS336 课程「从头开始创造语言模型Language Models from Scratch」相关课程和材料现已在网上全面发布课程视频https://www.youtube.com/watch?vSQ3fZ1sAqXIlistPLoROMvodv4rOY23Y0BoGoBGgQ1zmU_MT_课程主页https://stanford-cs336.github.io/spring2025/这是该课程的教职工阵容其中讲师 Tatsunori Hashimoto 现为斯坦福大学计算机科学系助理教授。此前他是斯坦福大学 John C. Duchi 和 Percy Liang 的博士后研究机器学习模型平均性能和最差性能之间的权衡。在博士后研究之前他在麻省理工学院攻读研究生导师是 Tommi Jaakkola 和 David Gifford。他本科在哈佛大学学习统计学和数学导师是 Edoardo Airoldi。他的研究成果已总计获得了超 3 万引用。另一位讲师 Percy Liang 是斯坦福大学计算机科学系副教授同时也是基础模型研究中心CRFM主任同时也有参与以人类为中心的人工智能HAI、人工智能实验室、自然语言处理研究组和机器学习研究组等的研究工作。他本科毕业于 MIT之后在该校获得工程学硕士学位导师是 Michael Collins之后他在伯克利获得博士学位导师是 Michael Jordan 和 Dan Klein后来他进入谷歌从事博士后研究。Percy Liang 是一位引用量超过 10 万的研究大牛我们此前也曾多次报道他的研究成果。CS336 课程简介CS336 课程的目标是「引导学生完成开发自己的语言模型的整个过程从而帮助他们全面理解语言模型。」该课程借鉴了操作系统课程中从零开始创建完整操作系统的教学方法引导学生完成语言模型创建的各个环节包括预训练的数据收集和清理、Transformer 模型的构建、模型训练以及部署前的评估。该课程包含 5 个单元分别是基础、系统、扩展、数据、对齐和推理强化学习。该课程也非常注重实践操作因此也需要相当多的学习和开发时间。Percy Liang 也在 上简单分享了学生需要实践的内容包括作业 1使基本流程正常运行实现 BPE 分词器、Transformer 架构、Adam 优化器并在 TinyStories 和 OpenWebText 上训练模型。只允许使用 PyTorch 原语不能直接调用 torch. nn. Transformer 或 torch. nn. Linear。作业 2让 GPU 运行起来在 Triton 中实现 Flash Attention 2、分布式数据并行 优化器分片。作业 3Scaling Law使用 IsoFLOP 拟合 Scaling Law。为了模拟训练运行的高风险学生会获得一个训练 API [超参数→损失] 和一个固定的计算预算并且必须选择提交哪些运行来收集数据点。在后台训练 API 是通过在一系列预先计算的运行之间进行插值来支持的。作业 4数据将 Common Crawl HTML 转换为文本过滤质量、有害内容、PII删除重复数据。这是一项苦差事却没有得到足够的重视。作业 5对齐实现监督微调、专家迭代、GRPO 和变体在 Qwen 2.5 Math 1.5B 上运行 RL 以提升在 MATH 上的指标。我们也曾考虑过让学生自己实现推理inference但决定可能是明智的让人们使用 vllm。更具体来说CS336 课程的 5 个单元包含 19 门课。这里简单总结了该课程的目录你可以在课程主页下载相应的材料课程概述和 token 化PyTorch 和资源包括内存和计算资源架构与超参数混合专家MoEGPUKernelTriton并行化并行化Scaling Law推理Scaling Law评估数据数据对齐 ——SFT/RLHF对齐 —— 强化学习对齐 —— 强化学习客座讲座阿里巴巴达摩院研究员、Qwen 团队技术负责人 Junyang Lin林俊旸客座讲座Facebook AI 研究科学家、Llama 3 预训练负责人 Mike Lewis另外在考虑学习这门课程之前你应该先具备以下能力熟练掌握 Python大部分课程作业将使用 Python 完成。与大多数其他 AI 课程不同本课程只会给学生提供极少的脚手架。你编写的代码量将至少比其他课程多一个数量级。因此熟练掌握 Python 和软件工程至关重要。有深度学习和系统优化经验本课程的很大一部分内容是关于如何使神经语言模型在多台机器的 GPU 上快速高效地运行。我们希望学生能够熟练掌握 PyTorch并了解内存层次结构等基本系统概念。大学微积分、线性代数例如 MATH 51、CME 100你应该能够轻松理解矩阵 / 向量符号和运算。基础概率与统计例如 CS 109 或同等课程你应该了解概率、高斯分布、均值、标准差等基础知识。机器学习例如 CS221、CS229、CS230、CS124、CS224N你应该熟悉机器学习和深度学习的基础知识。顺带一提CS336 课程还为完成课程的学生赠送了纪念 T 恤有如下 4 种图案。你觉得如何呢想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”