Stanford CS336：从零构建语言模型，6周带你写出自己的 LLM
Stanford CS336：从零构建语言模型，6周带你写出自己的 LLM
2026 年春季，斯坦福大学开设了一门全新的课程CS336: Language Modeling from Scratch，由 Tatsunori Hashimoto 和 Percy Liang 联合授课。这门课的理念很直接——像操作系统课程让学生写一个完整 OS 一样，CS336 要求学生从零构建一个完整的语言模型，包括数据收集、模型架构、训练到部署的全流程。
课程在 Hacker News 上获得了 340+ 分的热度，社区反响强烈。本文带你深入了解这门课的设计思路和核心内容。
课程定位：把黑盒拆开
大多数深度学习课程教学生如何使用预训练模型调参、微调、做推理。CS336 反过来——它假设你什么都不要，从裸数据开始造轮子。
这不是一门"讲概念"的课。课程页面明确标注了前置要求：
- 熟练掌握 Python（代码量远超其他 AI 课）
- 熟悉 PyTorch 和深度学习系统优化（内存层次结构、GPU 算子）
- 线性代数、概率论、机器学习基础
而且这是5 学分的课。言下之意：如果你的日常还有其他课要上，恐怕时间不够。
Assignment 1：从零实现 Transformer
第一个作业就把门槛拉满了：
- Tokenizer：实现 BPE（Byte Pair Encoding）分词器，处理原始文本数据
- 模型架构：实现完整的 Transformer（Multi-Head Attention、Feed-Forward、LayerNorm、Positional Encoding）
- 优化器：实现 AdamW 优化器
- 训练循环：在小规模数据集上完成训练
这个阶段的目标是让学生理解 Transformer 的每一个组件如何工作。没有 HuggingFace，没有 PyTorch Lightning，没有现成的 Trainer——你写的就是框架。
# 学生需要自己实现的 Attention（简化示例）classMultiHeadAttention(nn.Module):def__init__(self,d_model:int,n_heads:int):super().__init__()self.n_heads=n_heads self.d_head=d_model//n_heads self.w_q=nn.Linear(d_model,d_model)self.w_k=nn.Linear(d_model,d_model)self.w_v=nn.Linear(d_model,d_model)self.w_o=nn.Linear(d_model,d_model)defforward(self,x,mask=None):B,T,C=x.shape q=self.w_q(x).view(B,T,self.n_heads,self.d_head).transpose(1,2)k=self.w_k(x).view(B,T,self.n_heads,self.d_head).transpose(1,2)v=self.w_v(x).view(B,T,self.n_heads,self.d_head).transpose(1,2)attn=q @ k.transpose(-2,-1)/(self.d_head**0.5)ifmaskisnotNone:attn=attn.masked_fill(mask==0,float('-inf'))attn=F.softmax(attn,dim=-1)out=(attn @ v).transpose(1,2).contiguous().view(B,T,C)returnself.w_o(out)Assignment 2：系统优化 — 自己写 FlashAttention
第二个作业进入系统优化层面。在前一个作业的基础上：
- Profiling：用 PyTorch Profiler 分析和基准测试模型的每一层
- Triton FlashAttention2：用 OpenAI Triton 语言自己实现 FlashAttention2 内核
- 分布式训练：实现支持多 GPU 并行训练的内存高效版本
这是 CS336 的独特之处——大多数课程只讲怎么用模型，但这门课让学生深入到 CUDA kernel 级别去理解 attention 的计算模式。
# 学生用 Triton 实现的 FlashAttention2（简化示意）@triton.jitdefflash_attn_fwd_kernel(q_ptr,k_ptr,v_ptr,o_ptr,stride_qh,stride_qt,stride_qd,stride_kh,stride_kt,stride_kd,stride_vh,stride_vt,stride_vd,stride_oh,stride_ot,stride_od,T,D:tl.constexpr,BLOCK_T:tl.constexpr,BLOCK_D:tl.constexpr,):# Triton kernel 实现 FlashAttention 的分块计算# 通过 tiling 避免完整注意力矩阵的内存开销...Assignment 3：Scaling — 理解规模效应
第三个作业聚焦于理解和验证 LLM 的 Scaling 规律：
- 在不同规模的模型（Small / Medium / Large）上训练
- 验证 Chinchilla 法则：在给定计算预算下，模型参数和训练 token 的最优比例
- 分析和可视化 Scaling 曲线
这个阶段的实验直接验证了 Kaplan et al. (2020) 和 Hoffmann et al. (2022) 的 Scaling Law 论文。
为什么这门课值得关注
1. 填补了"会用"和"会造"之间的空白
目前大部分开发者处于两个极端：要么只会from transformers import AutoModel，要么是工业界做预训练的大厂研究员。CS336 瞄准的是中间地带——让你理解 LLM 的内部机制，达到可以自己训练小模型、调优训练流程的水平。
2. 系统 + ML 的交叉训练
这不是一门纯 ML 课。它要求你写 Triton kernel、做分布式训练、分析和优化内存带宽。这种 ML + Systems 的交叉能力正是目前 AI 人才市场上最稀缺的。
3. 对抗"框架黑盒化"
随着 HuggingFace 等工具链的成熟，进入 AI 领域的门槛降低了，但开发者也越来越不理解底层原理。CS336 的设计理念是知其所以然——即使最终你还是用 HuggingFace 和 PyTorch，但你知道每一行代码背后对应的是什么。
对中国开发者的启示
CS336 的课程资源在 GitHub 上公开（github.com/stanford-cs336），这也是它上 Hacker News 榜首的原因之一。对于无法选修这门课的中国开发者来说，完全可以按照课程大纲自学：
自学路线图：
| 阶段 | 内容 | 建议时间 |
|---|---|---|
| Phase 1 | 实现 BPE Tokenizer + DataLoader | 1 周 |
| Phase 2 | 从零实现 Transformer（Attention + FFN + LayerNorm） | 2 周 |
| Phase 3 | 训练循环 + 小规模验证 | 1 周 |
| Phase 4 | 用 Triton 实现 FlashAttention | 2 周 |
| Phase 5 | 分布式训练（DDP/FSDP） | 1 周 |
| Phase 6 | Scaling Law 实验分析 | 1 周 |
如果你正在做 AI 应用开发，不必完全复刻全部作业，但至少理解 Transformer 的内部实现原理——这能在你调试模型行为、选择合适的预训练模型、甚至设计新的模型架构时提供底层直觉。
总结
CS336 不是一门"轻松的"课。它要求你写大量代码、理解 GPU 架构、分析系统性能。但正是这种"从零开始"的硬核方式，才能培养出真正理解语言模型的工程师和研究者。
课程链接：cs336.stanford.edu | GitHub: github.com/stanford-cs336
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