简介

文章推荐了一条从机器学习基础到大模型的高性价比学习路径：先通过伯克利CS 189课程学习机器学习基础，掌握问题定义、工具使用和核心模型；再通过斯坦福CS 336课程深入学习大模型，涵盖架构设计、系统优化、训练策略和部署流程。文章强调核心内容应亲手实践，同时建议利用大模型辅助学习，帮助学习者建立扎实的基础知识和大模型全流程理解。

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最近有些朋友问我，在大模型时代，要怎么入门机器学习、深度学习，以及现在最重要的大模型。我分享了一些自己的看法给他们，这里也分享给大家。以下是一条我设想的、性价比比较高的学习路径。

总的来说，我的建议是通过两门设计得非常好的公开课入门：先学 Berkeley 的 CS 189，打好机器学习基础，然后直接衔接 Stanford 的 CS 336，深入大模型本身。

第一步：基础入门 (Berkeley CS 189)

学习的起点，我推荐 Berkeley 的 CS 189: Introduction to Machine Learning (课程大纲：https://eecs189.org/fa25/)。

我很喜欢这门课的大纲设计，它非常合理和友好。课程不是一上来就讲数学和模型，而是先从机器学习适合解决什么问题、应用在哪些场景讲起。接着，它会教你怎么把一个现实问题，转化为一个机器学习任务（Problem Framing）。

然后，课程会介绍在实际工作中大家会用到的工具，比如 pandas、matplotlib、seaborn 做数据处理和可视化，numpy 做数值计算，以及 sklearn 和 pytorch 这两个核心的机器学习与深度学习框架。

在讲完这些基础后，课程才开始深入核心的机器学习概念与模型。根据课程大纲，它覆盖了这些基础知识：

• K-Means 聚类、概率、密度估计和高斯混合模型（GMM）
• 线性回归（Linear Regression）和逻辑回归（Logistic Regression）
• 梯度下降（Gradient Descent）的原理和应用
• 神经网络基础，包括如何构建非线性、常见的网络架构、激活函数、反向传播（Backpropagation）、批量归一化（Batch Normalization）和正则化等
• 深度学习的主流架构：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）
• 以及现在最重要的模型：Transformers

整个路径从应用到工具，再到理论，非常扎实。学完这些，你不仅懂了模型，也知道了在实际中如何应用它们。

我个人觉得这门课一个美中不足的地方，可能是没有专门讲决策树（Decision Tree）、GBDT、XGBoost/LightGBM 这类树模型。我觉得这些模型还是很值得学习的，因为它们的解释性很好，在很多任务上（尤其是表格数据）开箱即用的效果就很好，甚至现在仍然是最好的方案之一。不过这个可以后续再自己去补充学习。另外我个人觉得这门课在其它一些传统的统计机器学习上的取舍做得还比较到位，有些又难学在现在这个时代用处又不大（但在以前非常重要和经典）的模型和方法，这门课直接就不讲了。

第二步：深入大模型 (Stanford CS 336)

学完 CS 189，你会对机器学习和深度学习有初步的理解，这时候就可以直接进入大模型的核心领域了。我推荐 Stanford 的 CS 336: Language Modeling from Scratch (课程大纲：https://stanford-cs336.github.io/spring2025/index.html#schedule)。

这门课的内容非常紧跟前沿，而且讲得非常清楚。它会带你从零开始构建一个语言模型。大纲主要覆盖了以下几个方面：

• 基础架构：课程会从分词（Tokenization）讲起，告诉你如何把原始文本切分成模型能够理解的单元。然后会深入讲解 Transformers 架构的各个组件和超参数，以及 Mixture of Experts (MoE) 这样的前沿架构
• 系统和性能：这部分讲的是如何让巨大的模型跑起来。它会教你如何利用 GPU、编写自定义 CUDA 核（Kernels）来提升计算效率，以及如何通过并行计算来高效地训练模型。这里会深入讲解多种并行策略，比如最常见的数据并行（Data Parallelism），把模型本身拆开的张量并行（Tensor Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）等。这些都是训练千亿级别模型的关键技术
• 训练和数据：这部分内容非常关键。会先讲模型扩展的规律（Scaling laws），以及如何处理海量原始数据（比如从 Common Crawl 获取数据），并对这些数据进行过滤和去重来提升模型性能
• 对齐与推理：模型训练好之后，如何让它变得更有用、更安全？这部分会讲监督微调（Supervised Finetuning）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）。同时也会覆盖模型的评估（Evaluation）和如何让模型在提供服务时更快、更省钱（Inference Optimization）

这门课的作业设计得很好，虽然 workload 很大，但非常值得去做。学完之后，你对大模型从训练到部署的全流程都会有一个非常清晰的认识。

学习方法与心态

我感觉基本上学完这两门课，就可以上手干活了，知识体系会比较扎实。其他的知识，比如前面提到的树模型或者其他更细分的领域，完全可以在需要的时候再去补。

另外我觉得，在这个时代学习，一定要用好大模型这个工具。遇到不懂的概念，就和它讨论，让它举例子、打比方，直到你彻底明白为止。很多大模型是可以识别图片的，你看到视频或者slide不理解的地方，直接截图发给它，让它给你解释。

至于写代码，我的建议是：一些重复性高或模式化的代码，比如数据可视化，可以直接告诉大模型你想要什么样的图，让它帮你生成。但核心的模型实现、算法逻辑，最好还是自己亲手写一遍，这样能大大增进你的理解。CS 189 课程也给出了如何利用 LLM 辅助学习和完成作业的建议，这也说明了在顶尖大学的教学中，如何与 AI 协作已经是一个重要课题。

希望这个学习路径对你有帮助。

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