CS336: Khóa học chuyên sâu của Stanford hướng dẫn xây dựng Language Model từ con số không

CS336: Khóa học chuyên sâu của Stanford hướng dẫn xây dựng Language Model từ con số không

Đại học Stanford tiếp tục khẳng định vị thế tiên phong trong giáo dục trí tuệ nhân tạo với việc giới thiệu khóa học CS336: Language Modeling from Scratch (Mô hình hóa ngôn ngữ từ con số không) cho kỳ xuân năm 2026. Được thiết kế bởi các giảng viên Tatsunobi Hashimoto và Percy Liang, khóa học này không chỉ dừng lại ở lý thuyết mà yêu cầu sinh viên tự tay xây dựng một hệ thống ngôn ngữ hoàn chỉnh, tương tự như cách các khóa học hệ điều hành yêu cầu sinh viên viết kernel từ đầu.

Đội ngũ hỗ trợ giảng dạy của khóa học CS336

Triết lý cốt lõi của CS336 là cung cấp một cái nhìn sâu sắc và toàn diện về các mô hình ngôn ngữ (Language Models - LM). Thay vì chỉ sử dụng các API có sẵn, sinh viên sẽ được dẫn dắt qua quy trình phát triển sản phẩm thực tế, bao gồm thu thập và làm sạch dữ liệu huấn luyện, xây dựng kiến trúc Transformer, tối ưu hóa hiệu suất huấn luyện và đánh giá mô hình trước khi triển khai.

Nội dung và yêu cầu khắt khe

Khóa học này được đánh giá là cực kỳ thử thách với khối lượng công việc lập trình lớn. Đội ngũ giảng dạy bao gồm Percy Liang, Tatsunori Hashimoto cùng các trợ giảng Herman Brunborg, Marcel Rød và Steven Cao, người sẽ trực tiếp hỗ trợ sinh viên trong việc vượt qua các bài toán phức tạp.

Marcel Rød, trợ giảng khóa học, sẽ hỗ trợ sinh viên trong các buổi thực hành

Để tham gia thành công, sinh viên cần có nền tảng vững chắc về Python, kỹ thuật học sâu (Deep Learning), tối ưu hóa hệ thống, cũng như kiến thức về đại số tuyến tính và xác suất thống kê. Đặc biệt, khóa học yêu cầu khả năng sử dụng thành thạo PyTorch và hiểu rõ các khái niệm hệ thống như phân cấp bộ nhớ để có thể tối ưu hóa việc chạy mô hình trên GPU hiệu quả.

5 Bài tập lớn: Từ cơ bản đến tối ưu hệ thống

Nội dung khóa học được chia thành 5 bài tập lớn, mỗi bài tập tập trung vào một khía cạnh cụ thể của việc xây dựng LLM:

• Assignment 1 - Basics (Cơ bản): Sinh viên phải tự triển khai tất cả các thành phần cần thiết để huấn luyện một mô hình Transformer tiêu chuẩn, bao gồm tokenizer, kiến trúc mô hình và bộ tối ưu hóa.
• Assignment 2 - Systems (Hệ thống): Đây là phần tập trung vào hiệu năng. Sinh viên sẽ sử dụng các công cụ nâng cao để phân tích hiệu suất, tự triển khai FlashAttention2 bằng Triton và xây dựng phiên bản huấn luyện phân tán tiết kiệm bộ nhớ.
• Assignment 3 - Scaling (Mở rộng quy mô): Hiểu sâu sắc chức năng của từng thành phần Transformer và sử dụng API huấn luyện để áp dụng các quy luật mở rộng (scaling laws) cho mô hình.
• Assignment 4 - Data (Dữ liệu): Xử lý dữ liệu thô từ Common Crawl, thực hiện lọc và loại bỏ trùng lặp để cải thiện chất lượng dữ liệu tiền huấn luyện.
• Assignment 5 - Alignment and Reasoning RL (Căn chỉnh và Lý luận): Áp dụng tinh chỉnh có giám sát (SFT) và học tăng cường (Reinforcement Learning) để huấn luyện mô hình có khả năng lý luận khi giải các bài toán toán học.

Tài nguyên và hạ tầng hỗ trợ

Nhận thấy tầm quan trọng của tài nguyên tính toán, khóa học đã nhận được sự tài trợ từ Modal để cung cấp sức mạnh GPU cho sinh viên. Ngoài ra, giảng viên cũng gợi ý các nhà cung cấp đám mây khác như Lambda Labs, RunPod, Nebius và Together AI với mức giá cạnh tranh để sinh viên có thể tự thực hành tại nhà.

Steven Cao, một thành viên khác trong đội ngũ hỗ trợ giảng dạy

Đội ngũ giảng dạy khuyến nghị sinh viên nên kiểm tra tính đúng đắn của mã nguồn trên CPU trước khi chuyển sang GPU để tiết kiệm chi phí. Việc tuân thủ Bộ quy tắc ứng xử (Honor Code) của Stanford là bắt buộc, đặc biệt là các quy định về cộng tác và sử dụng công cụ AI trong quá trình học tập.

CS336 hứa hẹn sẽ là một khóa học nền tảng cho thế hệ kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu tương lai, trang bị cho họ tư duy sâu sắc về cách vận hành và phát triển các hệ thống AI hiện đại.