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STANFORD’S COMPLETE LLM COURSE IS FREE 📌

If you’re serious about Generative AI, LLM Engineering, or Agentic AI, this is a great course to save.

COURSE OUTLINE

1. Transformers https://youtube.com/watch?v=Ub3GoFaUcds…

2. Transformer-Based Models & Tricks https://lnkd.in/gHTY27uH

3. Large Language Models https://youtube.com/watch?v=Q5baLehv5So…

4. LLM Training https://youtube.com/watch?v=VlA_jt_3Qc4…

5. LLM Tuning https://lnkd.in/ga5tcchy

6. LLM Reasoning https://lnkd.in/guBgZVRt

7. Agentic LLMs https://youtube.com/watch?v=h-7S6HNq0Vg…

8. LLM Evaluation https://youtube.com/watch?v=8fNP4N46RRo…

9. Recap & Current Trends https://youtube.com/watch?v=Q86qzJ1K1Ss…

OFFICIAL COURSE SYLLABUS

https://cme295.stanford.edu/syllabus/

The official Stanford syllabus confirms all 9 lectures and their topics, including RAG, tool calling, agents, LLM evaluation, RLHF, LoRA, reasoning, and current trends.

If you already know the basics, pay extra attention to:

Lecture 7 → Agentic LLMs

Lecture 8 → LLM Evaluation

TL;DR: 斯坦福大学免费开设的CME 295课程《Transformers 与大型语言模型》，系统讲解从Transformer架构基础到LLM训练与应用的完整知识体系，适合有志于生成式AI、LLM工程或智能体AI领域的学习者。

课程介绍与讲师背景

本课程名为CME 295《Transformers 与大型语言模型》（Transformers & Large Language Models），由Afshin和Shirvin这对双胞胎兄弟共同授课。两人拥有相似的职业轨迹：毕业于巴黎电信学院，随后分别在麻省理工学院和斯坦福大学深造。他们先后在Uber、谷歌和Netflix等科技公司工作，并一直专注于大语言模型领域。

课程源于讲师自2020年起持续举办的NLP研讨会，并于去年春季作为斯坦福大学的正式课程首次推出，本学期为第二次开设。

课程目标与适合人群

课程的两大核心目标是：

1. 理解底层机制：深入探讨支撑LLM工作的基础架构——Transformer。
2. 理解训练与应用：了解大型语言模型的训练方式及其实际应用场景。

适合人群包括：

• 有志于成为研究科学家或机器学习科学家的职业转型者。
• 需要开发依赖LLM的个人项目的工程师或研究者。
• 来自其他领域，希望了解AI、生成式AI和LLM工作原理并应用于自身领域的学习者。

先决条件与课程安排

• 先决条件：具备基础的机器学习知识（了解模型训练、神经网络）和线性代数知识（如矩阵乘法）。
• 时间与地点：每周五下午3:30至5:20。
• 学分：2学分，可选成绩等级或仅获学分。
• 课程材料：课件与录像会上传至课程网站及Canvas。教材为《Transformers and Large Language Models: The Super Learning Guide》，另有一份多语言版本的“VIP速查表”发布在GitHub上。
• 评分：本课程无作业。期中考试占50%（10月24日），期末考试占50%（12月8日当周）。考试完全基于课堂概念，无编程部分。期末考试预计侧重后半部分课程内容。
• 沟通：通知通过Canvas发布，问题可通过Canvas的Ed板块或邮件列表提出。

自然语言处理概述

自然语言处理是处理和计算文本的领域。宏观上，NLP任务可分为三类：

1. 分类任务：输入文本，预测一个标签。例如情感分析、意图检测、语言检测和主题建模。
2. 多标签分类任务：输入文本，预测多个标签或序列标签。典型任务如命名实体识别、词性标注和依存分析。
3. 生成任务：输入文本，输出可变长度的文本。典型任务如机器翻译、问答、文本摘要和内容生成（代码、诗歌等）。

NLP任务与评估指标详解

分类任务与评估

以情感分析为例，目标是预测影评、产品评论或社交媒体帖子的情感倾向（如积极/消极）。常用数据集包括IMDb评论、亚马逊评论等。

评估指标包括：

• 准确率：正确预测的比例。
• 精确率：在所有预测为正类的样本中，实际为正类的比例。
• 召回率：在所有实际为正类的样本中，被正确预测的比例。
• F1分数：精确率和召回率的调和平均值。

强调精确率、召回率和F1分数的重要性，因为在类别不平衡的数据中（如99%正类），仅使用准确率会产生误导。

多标签分类任务与评估

以命名实体识别为例，目标是识别文本中属于特定类别（如地点、时间）的实体。评估通常在令牌级或实体类型级进行，按类别分别聚合。

生成任务与评估

以机器翻译为例，目标是将文本从源语言翻译为目标语言。常用数据集如WMT，包含平行语料（如欧洲议会数据的英法、英德句对）。

生成任务的评估更复杂，传统指标包括：

• BLEU：衡量机器译文与人工参考译文的相似度。
• ROUGE：从召回率等角度评估生成文本与参考文本的重合度。 讲师提到，在机器学习社区，BLEU（蓝）和ROUGE（红）的法语颜色命名可能为增添趣味。

然而，这些指标依赖于参考文本，而标注参考文本成本高昂。课程将探讨基于模型概率的评估指标，如困惑度，它量化模型对文本的“惊讶”程度，无需参考文本。

Source: https://www.youtube.com/watch?v=Ub3GoFaUcds