《斯坦福CS336》作业1开源,从0手搓大模型|代码复现+免环境配置

人工智能领域,斯坦福CS336课程(全称:CS 336 - Foundations of Large Language Models and Their Applications) 被许多学习者视为"大模型学习的必修课",不仅因为课程本身由一流学者讲授,更因为它以从零构建大语言模型为主线,让学习者真正看清楚大模型的底层运作机制。

然而,想要完全靠自学啃下这门课程,并不容易:

  • 难度高:课程作业要求从零实现完整的模型组件,对基础和细节的掌握缺一不可;

  • 资料分散:公开的讲义和参考代码碎片化严重,缺乏连贯的学习路径;

  • 算力需求大:很多人被运行环境和训练成本卡住。

也正因如此,不少学习者虽然知道CS336的价值,但很难坚持学完。为了解决这些痛点,和鲸社区启动CS336课程作业复现计划

  • 把课程作业完整地实现并公开,降低学习门槛;

  • 让学习者可以直接在社区中运行、修改、交流;

  • 配备视频讲解,更加直观易懂。

和鲸社区将陆续复现课程五大作业 。今天,我们先来看由和鲸社区优秀创作者@天海一直在AI 复现的大作业一:从分词到完整Transformer的实现与实验

作业一复现项目概览

在大作业一中,学习者需要完成从"文本输入"到"模型训练与生成"的完整链路。和鲸社区的复现涵盖了五大模块,每一步都能运行、可验证、可扩展:

1、分词(Tokenization)

语言模型的第一步,是把自然语言切分成模型可处理的"Token"。作业复现项目从零实现字节级BPE分词器,并阐述了其相比字符级和词级分词的优势。具体来说有以下亮点:

  • BPE算法实现:重点实现当前主流的字节级BPE算法,理解其如何从256个基础字节构建出上万规模的词汇表;

  • 跨语言支持:基于UTF-8字节单元构建,天然兼容多语言与表情符号,规避OOV问题;

  • **跨数据集验证:**在TinyStories和OpenWebText上训练与测试BPE分词器,分析其泛化能力与压缩效率;

  • 可逆编解:支持编码与解码全流程,便于调试与下游任务集成。

该项目不仅夯实数据预处理基础,更通过实验揭示"分词方式如何影响模型上限",是理解语言模型起点的关键一环。

💻分词作业复现项目:https://www.heywhale.com/u/a63533

2、Transformer基础实现

这是作业的重头戏。复现项目从零搭建了Transformer的核心模块,实现"手动拼装"大模型核心引擎。具体来说有以下亮点:

  • 自注意力:从头实现因果多头自注意力机制,包括QKV计算、掩码处理与输出投影;

  • 位置编码:实现可学习的位置嵌入层,为模型注入序列顺序信息;

  • 前馈结构:实现RMSNorm+SwiGLU前馈网络,增强表达力与稳定性;

  • 模块测试:采用模块化设计,每层可独立验证,降低学习门槛。

通过亲手实现每一层,学习者得以穿透框架黑箱,深入理解Transformer的运作机制。

💻Transformer作业复现项目:https://www.heywhale.com/u/10f21e

3、训练Transformer语言模型(Transformer LM)

这是承上启下的关键环节。项目构建完整的训练基础设施,涵盖损失函数、优化器与训练循环,打造可运行的端到端训练系统。具体来说有以下亮点:

  • 损失实现:手动编写数值稳定的交叉熵损失,处理softmax溢出问题;

  • 优化器:从头实现AdamW,包含动量、自适应学习率与权重衰减;

  • 梯度控制:引入梯度裁剪,防止深层网络训练崩溃;

  • 学习率:采用warmup + 余弦衰减策略,提升收敛效率与稳定性;

  • 训练监控:建立实验日志系统,记录并追踪loss随训练步数和时间的变化,用于分析模型收敛情况。

这一部分可以让学习者体会到"代码能学会语言",并通过可视化验证训练是否成功,为后续的生成与实验打下基础。

💻Transformer LM作业复现项目:https://www.heywhale.com/u/ae8d62

4、训练与生成(Training & Generation)

在有了模型架构后,复现项目实现了可运行的训练循环,并让模型真正"开口说话"。具体来说有以下亮点:

  • 端到端:整合数据加载、训练循环与检查点保存,支持断点续训;

  • 文本生成:实现基于采样的自回归生成,输入提示即可续写文本;

  • 效果演进:对比不同训练阶段的生成结果,形成"loss↓→ 文本↑"的直观反馈。

更重要的是,这套训练与生成代码可以在社区环境直接运行,即便算力有限,也能快速看到模型收敛的过程。

💻Training&Generation作业复现项目:https://www.heywhale.com/u/e73b28

5、实验与验证(Experiments)

在完成模型构建与训练后,复现进一步展开了系统实验,探索不同超参数设置对模型性能的影响。具体来说有以下亮点:

  • 超参探索 :系统性地进行实验,对比不同学习率batch size对模型训练稳定性、收敛速度和最终性能的影响;

  • 定量评估:使用困惑度(Perplexity)等指标客观衡量模型质量;

  • 分词实验:跨数据集测试BPE行为,分析长token成因与泛化能力;

  • 记录复盘:保留参数、曲线与结果,支持迭代优化与对比分析。

这一部分不仅教会"怎么做",更强调"怎么验证",为后续独立研究与工程调优打下坚实基础。

💻Experiments作业复现项目:https://www.heywhale.com/u/f1ef9f

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