スタンフォード大学 CS336: ゼロから始める言語モデリング | 2025年春学期

コース概要

コース名: CS336 - ゼロから始める言語モデリング
開講時期: 2025年春学期
開講機関: スタンフォード・オンライン
コース形式: 全編ビデオ講義シリーズ（全17回）
公開日: 2025年7月8日

コース紹介

言語モデルは、現代の自然言語処理（NLP）アプリケーションの基盤であり、様々な下流タスクを処理するための単一の汎用システムを持つという新しいパラダイムを切り開きました。人工知能（AI）、機械学習（ML）、自然言語処理の分野が進化し続ける中、言語モデルを深く理解することは、科学者やエンジニアにとって不可欠となっています。

本コースは、学生が自身の言語モデルを開発する全プロセスを段階的に進めることで、言語モデルに対する包括的な理解を提供することを目的としています。オペレーティングシステム全体をゼロから構築するという考え方から着想を得て、本コースでは言語モデル作成のあらゆる側面を網羅します。具体的には以下の通りです。

• データ収集とクレンジング（事前学習用）
• Transformerモデルの構築
• モデルのトレーニング
• デプロイ前の評価

コース情報

• コースウェブサイト: https://stanford-cs336.github.io/
• オンライン学習リンク: https://online.stanford.edu/courses/cs336-language-modeling-scratch
• 講義総数: 全17回
• コース総時間: 約17時間

コースシラバス

Lecture 1: 概要とトークン化 (1:18:59)

• コース概要
• トークン化技術の紹介
• 視聴回数: 25万回以上

Lecture 2: PyTorch、リソースアカウンティング (1:19:22)

• PyTorchフレームワークの使用
• リソースアカウンティング
• 視聴回数: 8.7万回以上

Lecture 3: アーキテクチャ、ハイパーパラメータ (1:27:03)

• モデルアーキテクチャの設計
• ハイパーパラメータのチューニング
• 視聴回数: 6.5万回以上

Lecture 4: Mixture of Experts (専門家混合モデル) (1:22:04)

• 専門家混合モデル
• 視聴回数: 4.6万回以上

Lecture 5: GPU (1:14:21)

• GPU計算の原理と応用
• 視聴回数: 3.9万回以上

Lecture 6: カーネル、Triton (1:20:22)

• カーネル最適化
• Tritonフレームワーク
• 視聴回数: 2.6万回以上

Lecture 7: 並列処理 1 (1:24:42)

• 並列計算技術（パート1）
• 視聴回数: 2.4万回以上

Lecture 8: 並列処理 2 (1:15:18)

• 並列計算技術（パート2）
• 視聴回数: 1.5万回以上

Lecture 9: スケーリング則 1 (1:05:18)

• スケーリング則（パート1）
• 視聴回数: 1.8万回以上

Lecture 10: 推論 (1:22:52)

• 推論最適化
• 視聴回数: 1.9万回以上

Lecture 11: スケーリング則 2 (1:18:13)

• スケーリング則（パート2）
• 視聴回数: 1.3万回以上

Lecture 12: 評価 (1:20:48)

• モデル評価方法
• 視聴回数: 1.3万回以上

Lecture 13: データ 1 (1:19:06)

• データ処理（パート1）
• 視聴回数: 1.4万回以上

Lecture 14: データ 2 (1:19:12)

• データ処理（パート2）
• 視聴回数: 1.2万回以上

Lecture 15: アライメント - SFT/RLHF (1:14:51)

• アライメント技術
• 教師ありファインチューニング（SFT）
• 人間からのフィードバックによる強化学習（RLHF）
• 視聴回数: 1.9万回以上

Lecture 16: アライメント - 強化学習 1 (1:20:32)

• アライメント - 強化学習（パート1）
• 視聴回数: 1.9万回以上

Lecture 17: アライメント - 強化学習 2 (1:16:09)

• アライメント - 強化学習（パート2）
• 視聴回数: 1.6万回以上

コースの特徴

1. 体系の網羅性: データ準備からモデルデプロイまで、言語モデル開発の全プロセスを網羅
2. 実践指向: ハンズオンでの実践を重視し、学生は自身の言語モデルを構築
3. 深い技術内容: GPU最適化、並列計算、Tritonなどの高度なトピックをカバー
4. 最先端の内容: 最新のアライメント技術（RLHF）やスケーリング則の研究を含む
5. エンジニアリング実践: リソースアカウンティング、性能最適化などのエンジニアリング課題に焦点を当てる

適合する学習者

• 大規模言語モデルの動作原理を深く理解したい研究者
• ゼロから言語モデルを構築したいエンジニア
• NLPおよび深層学習の基礎知識を持つ学生
• AI/ML分野の科学者および実務家

先修要件

• 確かなプログラミング基礎（Python）
• 深層学習の基礎知識
• ニューラルネットワークの基本概念の理解
• 基本的な機械学習理論への精通

学習リソース

• ビデオ講義: YouTubeの完全プレイリスト
• コースウェブサイト: 詳細なコース資料と課題を含む
• GitHub: https://stanford-cs336.github.io/

まとめ

本コースは、言語モデル技術を真に理解し習得したい学習者にとって、非常に価値のあるものです。体系的な学習を通じて、学生は自身の言語モデルを独立して構築、トレーニング、デプロイできるようになり、現在の最先端のNLP技術を深く理解することができます。