Stanford CS336 更新 2025 春季版：这可能是全世界最好的大模型课程，没有之一
Stanford CS336 更新 2025 春季版：这可能是全世界最好的大模型课程，没有之一
斯坦福 NLP 组刚刚更新了 CS336 的 2025 春季版课程内容。
课程主页：https://cs336.stanford.edu/spring2025/
如果你对大模型的理解还停留在"调用 API"、"写提示词"、"LoRA 微调一下"这个层面，并且你想再往下走一步，真正搞懂大模型到底是怎么回事。
那么这门课，就是你的必修课。
毫不夸张地说：
全网所有的"大模型教程"加起来，都不如这一门课有价值。
现在中国几乎所有你能叫得出名字的大模型团队的核心成员，几乎都学过这门课。
先搞清楚：这门课和其他所有的大模型课程，有什么本质区别？
现在网上教大模型的课程汗牛充栋，但是 99% 都可以归为两类：
第一类：API 调用课
教你怎么调 OpenAI API，怎么写提示词，怎么用 LangChain，怎么做 RAG。
学完了你还是不知道大模型到底是怎么工作的，出了任何问题你还是不知道为什么。
第二类：论文导读课
给你一篇一篇讲 Transformer、GPT、BERT、LLaMA 这些论文。
讲了一堆理论，你还是不知道怎么从零开始真正做一个能跑的大模型。
CS336 和这些课的区别，就像是专业的飞行员培训，和航空爱好者杂志的区别。
它的核心理念非常简单粗暴，但是非常有效：
不要听我怎么说，你自己亲手做一遍。
整个课程有 5 个大作业，你要亲手做这五件事：
1. ✅ 从零开始，用纯 PyTorch 写一个完整的 Transformer 模型
2. ✅ 从零开始，处理 1T Token 的训练数据，搭完整的数据处理管线
3. ✅ 从零开始，在 GPU 集群上训练一个 7B 参数的大模型
4. ✅ 从零开始，做 RLHF / DPO 对齐
5. ✅ 从零开始，把你训练出来的模型，做高性能的推理部署
整个课程学完，你不是"知道"大模型是怎么回事。
你是真的从头到尾，亲手做出来了一个完整的大模型。
中间每一个环节的坑，你都踩过了。
每一个环节的参数为什么要那么设，你都亲手调过了。
每一个环节出了问题应该怎么排查，你都见过了。
这才是真正的学会了。
2025 春季版有什么新东西？
这一次的 2025 春季版，相比之前的版本，做了非常大的更新，几乎所有内容都是最新的。
我挑几个最重要的更新给大家讲一下：
更新 1：所有内容都对齐了当前的工业界最佳实践
现在课程里教的，不再是三年前的老方法了。
从数据清洗、训练配方、优化器参数，到对齐方法、推理优化，全都是今天 2026 年主流大模型公司正在用的方法。
很多方法，你甚至都找不到公开的论文，都是各个公司内部的不传之秘。
在这门课里，老师直接就给你讲了，而且告诉你为什么要这么做，以及踩过哪些坑。
更新 2：大幅增加了工程内容的比重
之前的版本，大概是 70% 算法，30% 工程。
2025 版，基本上是 50% 算法，50% 工程。
很多人没有意识到：
大模型 90% 的问题，都不是算法问题，是工程问题。
同样的模型架构，同样的数据，同样的算力，不同的团队做出来的效果天差地别。
差就差在那些看不见摸不着的工程细节上。
这门课就教你这些细节：
- 几千个 GPU 怎么做分布式训练？
- 训练崩了怎么最快排查问题？
- 怎么监控训练过程，怎么判断训练是不是走偏了？
- 出了坏数据怎么洗？怎么定位？
- 同样的模型，怎么把推理速度优化 3 倍？
这些东西，你在任何论文里都看不到。
也没有任何人会公开写文章讲这些。
但是这才是真正区分入门和专业的分水岭。
更新 3：对齐部分全面更新
之前的课程里，对齐还主要讲 RLHF 的传统三件套：SFT → RM → PPO。
2025 版，已经全面更新了：
- DPO 以及各种变种（IPO、KTO 等等）
- 在线对齐 vs 离线对齐
- 对齐税到底怎么回事，怎么最小化
- 拒绝采样和最佳 N 采样
- 模型能力和对齐的权衡
可以说，截止到 2026 年上半年，所有工业界已经验证过的对齐方法，这门课里都讲了。
更新 4：新增了整整一章关于评估
这是我认为这次更新含金量最高的一部分。
整整三节课，专门讲大模型的评估。
从传统的 benchmark，到人类评估，到模型自动评估，到对抗性评估，到今天整个评估领域面对的所有问题和挑战。
以及最重要的：你的模型跑分高，不代表用户真的觉得它好，这个问题到底怎么解决？
评估是整个大模型领域最难、最玄学，也最少有人公开讲的部分。
这三节课的内容，随便拿出来一段，都值回整个课程的票价了。
这门课最珍贵的东西，是它讲的那些"反常识"
CS336 最棒的一点，就是它的老师从来不灌鸡汤，从来不搞什么宗教崇拜，非常诚实。
很多整个行业心照不宣的"皇帝的新衣"，他们直接就给你戳破了。
我随便举几个经典的：
反常识 1：大多数论文里的训练技巧，都是没用的
老师会直接跟你说：
你在论文里看到的 90% 的训练技巧，如果你真的在大规模训练里试，你会发现绝大多数要么根本没有效果，要么效果非常非常小，要么在这个规模有用，换个规模就没用了。
真正对最终效果影响最大的，就那么三四件事：
数据质量、数据多样性、训练的 token 数量、模型大小。
其他所有东西，都是边际收益递减的细枝末节。
反常识 2：大多数 benchmark 都是自欺欺人
老师会直接跟你说：
现在的所有 benchmark，本质上都是过拟合测试。
大家都在对着 benchmark 优化，刷分。
跑分涨得飞快，但是实际用户体验根本没有对应比例的提升。
很多时候跑分涨了，实际体验反而下降了。
不要迷信跑分。
最终唯一可信的评估，就是盲测。
反常识 3：没有完美的对齐方案
老师会直接跟你说：
没有任何一种对齐方法是完美的。
DPO 不是银弹，PPO 也不是垃圾。
每一种方法都有自己的优点和缺点，都有自己适用的场景和不适用的场景。
很多时候，你需要把好几种方法混在一起用。
不要在网上看别人说什么好你就用什么。
自己去试，去测，去对比。
你的数据、你的模型、你的场景，只有你自己最清楚。
这种诚实的、不带任何偏见的、告诉你这个领域每个方向的局限性的内容，你在任何其他地方都看不到。
这门课适合谁？不适合谁？
我必须得说清楚：这门课不是适合所有人的。
它非常适合你，如果：
- 你已经会用 PyTorch，有基本的深度学习基础
- 你不想只做一个 API 调用工程师，你想真正搞懂大模型内部的原理
- 你想进入大模型这个行业，想做真正的核心研发
- 你已经在做大模型相关的工作，但是你感觉你的知识体系都是碎片，想系统地补一遍
- 你遇到了很多问题，网上搜不到答案，也没有人可以问
它绝对不适合你，如果：
- 你还不会写 Python，没有深度学习基础
- 你只是想做 AI 应用，不想做模型本身
- 你想找一个"21 天速成大模型工程师"的捷径
- 你不想写代码，只想学点概念出去吹牛
这门课非常硬核，非常虐。
五个作业全部做完，至少要花 200 个小时以上，没有任何捷径可以走。
但是只要你真的把它全部啃下来，你的水平会超过这个行业里 90% 的人。
怎么最大程度地利用这门课？
最后给大家几个非常实在的建议，告诉你怎么学这门课收获最大：
建议 1：一定要做作业，不要只看视频
90% 的人学这门课，都是看一遍视频就觉得自己学会了。
这是最大的浪费。
这门课 80% 的价值，都在作业里。
视频里老师讲一分钟的东西，你亲手去做的时候，可能要踩一个星期的坑。
正是那些坑，才是真正的精华。
哪怕你做到一半做不出来，去看参考答案，你也会学到非常多的东西。
但是如果你不做，你永远都学不会。
建议 2：不要纠结用什么硬件
很多人说：我没有 100 张 A100，我怎么做 7B 模型的训练作业？
没有关系。
你用 4 张 3090，甚至用 1 张 4090，把模型做小一点，batch size 设小一点，一样可以做。
重要的不是你训练出来的模型有多好，有多强。
重要的是你把整个流程完整地跑一遍，把所有的坑都踩一遍。
你在 1 张 GPU 上学到的经验，和在 1000 张 GPU 上学到的经验，95% 都是一样的。
建议 3：把所有的讲义都下载下来，反复看
这门课的讲义写得非常非常好。
每一页 PPT，每一句话，都值得你反复读。
很多东西，你第一次看的时候看不懂，等你做了一段时间大模型之后再回头看，你会恍然大悟：哦，原来他当时说的是这个意思。
这些讲义，是可以当字典用的。
遇到什么问题，回去翻一翻，经常会有新的收获。
建议 4：去看往届的作业和项目
每一届学生做的期末项目，很多都非常有意思。
你可以看到大家用这门课上学到的东西，做出了各种各样有意思的尝试。
很多想法，你自己是绝对想不到的。
甚至有很多期末项目，后来都变成了开源项目，或者创业公司。
写在最后
经常有人问我：
"我想做大模型，现在入行是不是太晚了？"
"大模型是不是已经没有什么新东西可以做了？"
"所有的机会是不是都已经被大公司占完了？"
我的答案永远都是：
远远没有。
这个行业现在还处在非常非常早期的阶段。
我们今天对大模型的理解，可能还不如 1900 年的物理学家对物理的理解。
还有太多太多的东西，我们根本就不知道为什么。
还有太多太多的问题，根本就没有答案。
而这个行业最棒的一点就是：
它没有什么门槛，没有什么资质要求，没有什么门派之见。
所有的知识，所有的方法，所有的最佳实践，都是公开的。
斯坦福把最好的课程免费放出来给全世界所有人学。
Meta 把最好的模型免费放出来给全世界所有人用。
只要你愿意花时间，愿意下功夫，愿意动手去做，任何人都可以学会。
任何人都有机会做出世界级的工作。
这是这个时代最好的地方。
而 CS336，就是给你打开这扇门的那把钥匙。
不要等了，现在就去学吧。
作者: itech001
来源: 公众号：AI人工智能时代
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