斯坦福 CS336：从零开始构建大语言模型完整课程

这两年，大语言模型相关的岗位招聘需求激增，越来越多开发者想要学习大模型开发，但网上教程大部分只讲理论概念。

**课程介绍：**
来自斯坦福大学 CS336 春季 2025 课程，已全面公开且能免费学习，带我们从零开始构建一个完整的大语言模型。

**核心内容：**
涵盖了 LLM 开发的所有关键环节：
- 分词（Tokenization）
- 模型架构（Model Architecture）
- GPU 优化（GPU Optimization）
- 并行训练（Parallel Training）
- 数据处理（Data Processing）
- 模型对齐（Model Alignment）

**课程资源：**

**1. 讲义和代码**
GitHub 上提供完整的课程讲义和示例代码，可以直接下载运行。

**2. 视频教学**
配有完整的视频教学，可以在 YouTube 上观看，适合系统学习。

**3. 编程作业**
配有 5 个高质量的编程作业，而且作业的示例代码已经开源到 GitHub，大家可以直接下载运行。

**学习路径：**

**第一阶段：基础理论**
- 大语言模型基本概念
- Transformer 架构原理
- 注意力机制详解

**第二阶段：实践开发**
- 分词器实现
- 模型架构搭建
- 训练流程设计

**第三阶段：性能优化**
- GPU 加速技术
- 并行训练策略
- 内存优化方法

**第四阶段：高级主题**
- 数据预处理与清洗
- 模型对齐技术
- 部署与推理优化

**课程特色：**
- 理论与实践结合：不只讲概念，更注重动手实现
- 完整的项目：从零构建一个完整的大语言模型
- 高质量作业：5 个精心设计的编程作业
- 开源代码：所有示例代码开源可用
- 视频教学：系统的视频讲解
- 免费学习：完全免费开放

**学习要求：**
学习这门课程需要一定基础：
- Python 编程能力
- 深度学习基础知识
- 基本的数学功底（线性代数、概率论）

**适合人群：**
- 想要深入学习大语言模型的开发者
- 准备从事 LLM 相关工作的工程师
- 对大模型技术感兴趣的研究人员
- 希望系统学习 LLM 开发的学生

**学习收获：**
- 掌握大语言模型的完整开发流程
- 理解 LLM 的核心技术原理
- 具备独立构建和优化模型的能力
- 获得实际项目经验
- 为求职和研究打下坚实基础

**课程价值：**
这是一门难得的系统性 LLM 开发课程，由斯坦福大学出品，质量有保证。相比网上碎片化的教程，这门课程提供了完整的学习路径和实践机会。

**总结：**
斯坦福 CS336 是学习大语言模型开发的优质资源，从理论到实践，从基础到进阶，提供了完整的学习体系。对于想要深入 LLM 领域的开发者来说，这是一个不可多得的学习机会。