Stanford CS336 導讀：講義是跑得起來的 Python，作業從第二份開始要自己付 GPU 的錢
CS336 的十七堂正課裡，只有九堂是可以執行的 Python 程式，另外八堂是 PDF 投影片——分界線剛好是兩位授課者。第一份作業的講義有八個「低資源提示」教你怎麼在筆電上做完，第二到第五份一個都沒有。課程頁自己列了 B200 的每小時單價，作業講義自己列了每題要幾個 B200 小時。
18 篇文章
Stanford CS336 導讀
逐講讀 Stanford CS336：從 tokenizer、資料與 scaling，到訓練、平行化、評估與 alignment，拆開語言模型的完整製作流程。
CS336 Lecture 1：從位元組到 tokenizer，先決定什麼值得隨規模成長
CS336 第一講不把「從零打造語言模型」理解成重做所有舊技術，而是先區分 mechanics、mindset 與 intuitions，再用 BPE 示範如何把原始位元組轉成可訓練的 token。
CS336 Lecture 2：先算 FLOPs 與記憶體，再談模型跑不跑得動
第二講把模型訓練還原成 tensor、FLOPs、bytes 與時間：用 einops 管維度，以 arithmetic intensity 和 roofline 判斷瓶頸，再用 gradient accumulation 與 activation checkpointing 交換運算和記憶體。
CS336 Lecture 3：Transformer 架構很多，真正穩定的預設值其實很少
第三講比較大量現代 LLM 後得到的不是一張最佳架構配方，而是一組保守共識：pre-norm、RMSNorm、無 bias、SwiGLU、RoPE，以及少數值得偏離預設的推論與穩定性設計。
CS336 Lecture 4：Attention 不只一種，MoE 也不是免費擴大模型
第四講沿著兩種稀疏化拆解現代 LLM：linear/recurrent attention 減少序列維度成本，MoE 讓每個 token 只啟用部分參數；兩者都把理論省下的 FLOPs 換成 routing、平衡與通訊問題。
CS336 Lecture 5：GPU 快不是因為每個 thread 快，而是資料少搬幾次
第五講從 SM、warp 與記憶體階層解釋 GPU，再用低精度、fusion、recomputation、coalescing 與 tiling 統一常見優化；FlashAttention 正是這些原則在 attention 上的組合。
CS336 Lecture 6：寫 Triton kernel 前，先學會 benchmark 與 profile
第六講把 GPU 原理落到 kernel：benchmark 看不同尺寸如何縮放，profiler 看實際呼叫與時間，再以 Triton 實作 GeLU、softmax、reduction 與 tiled matmul；快的前提是先量對。
CS336 Lecture 7：從 collective operations 組出資料、張量與管線平行
第七講不從 FSDP API 開始，而是用 broadcast、all-reduce、all-gather、reduce-scatter 與 all-to-all 建立通訊語言，再親手組出 data、tensor 與 pipeline parallelism。
CS336 Lecture 8：ZeRO、FSDP 與 3D Parallelism 怎麼對齊硬體拓撲
第八講把平行化從原語提升到系統設計：ZeRO 逐階切 optimizer、gradient 與 parameter，TP/PP/SP/EP 再分別切 width、depth、sequence 與 experts；組合順序必須服從網路拓撲與動態 activation memory。
CS336 Lecture 9：Scaling law 不是水晶球，是小實驗的外推工具
第九講從資料量與 error 的 log-log 線性關係出發，說明 scaling law 如何比較架構、optimizer、batch 與模型資料配置；Chinchilla 爭議也示範擬合方法、資料範圍與部署目標會改變答案。
CS336 Lecture 10：LLM 推論的核心不是少算，而是少讀權重與 KV cache
第十講把 prefill 與 decode 分開：前者能平行、常受算力限制，後者逐 token 且常受記憶體頻寬限制；GQA/MLA、量化、speculative decoding、continuous batching 與 PagedAttention 都在改寫這條成本。
CS336 Lecture 11：Scaling law 落地時，learning rate 與 batch 也要一起縮放
第十一講從 MiniCPM、DeepSeek、Qwen 與 Llama 3 的公開 recipe 拆解 scaling 實務：先固定大多數架構比例，再用小規模 sweep 找 learning rate、batch 與 IsoFLOPs 配置；μP 有用，但會被 normalization、optimizer 與 weight decay 破壞。
CS336 Lecture 12：沒有一個真正的 LLM 評分，只有規則不同的遊戲
第十二講從 perplexity 走到考試、聊天偏好、agent、推理與安全評測；每次換 benchmark 都同時換了能力定義、scaffold、judge 與污染風險，因此評分前必須先說清楚到底在比較 method、model 還是完整 system。
CS336 Lecture 13：語料不會從天上掉下來，每個來源都有存取與授權成本
第十三講沿著 Common Crawl、Wikipedia、GitHub、arXiv、書籍與歷代開放資料集追溯語料來源；抓得到不等於可合法使用，raw data 也不等於 training data，來源 provenance 必須先於清理與混合。
CS336 Lecture 14：Filtering、Dedup 與資料混合才把 raw web 變成訓練語料
第十四講把 raw documents 經語言辨識、品質與安全 filtering、exact/near dedup、source mixing 送進訓練；每一步都會改變模型分布，而 synthetic instruction 與 agent trajectories 又把資料管線延伸到可執行環境。
CS336 Lecture 15：SFT 教模型模仿，RLHF 才開始直接最佳化偏好
第十五講把 post-training 拆成 imitation 與 optimization：SFT 從 instruction-response data 抽出預訓練已有能力，RLHF 用 pairwise feedback 跨過人類示範與偏好之間的落差；PPO 與 DPO 都逃不掉資料偏差、reward overoptimization 和 mode collapse。
CS336 Lecture 16：RLVR 用可驗證獎勵擴大推理，但 GRPO 不是免費的 PPO
第十六講從 PPO 走到 GRPO 與 RLVR：數學、程式碼和環境結果提供可規模化 reward，避開一般偏好模型的部分 overoptimization；但 group-normalized advantage 會引入難度與長度偏差，rollout infrastructure 也成為主要成本。
CS336 Lecture 17：多模態模型先把影像變成 token，再處理語意與細節的衝突
第十七講把 CLIP/SigLIP、LLaVA、Qwen-VL 與 Chameleon 排成三條路：對比式 encoder 學語意、vision encoder+projector+LM 做理解、離散 image tokens 做生成；解析度、token budget 與 modality balance 是共同瓶頸。