这条学习路径的终点，是一份可以被检查的实验。模型可以很小，报告必须说明它做了什么、怎样做、结果由什么证据支持。
选一个范围明确的小任务
可以从许可明确的小文本集合开始，训练一个字符模型或小型 GPT；也可以在能够合法使用的基座上完成一个范围清楚的指令微调。先写出任务、数据边界、计算预算和评估规则。
如果算力有限，优先保证流程和记录完整。把 CPU 调试、短程训练和更大规模实验分别说明，不需要把教学小模型包装成可以替代大型产品的系统。
用一个目录组织全部产出
下面是建议结构，文件名可以按你的项目调整。数据清单可保存来源和哈希，不一定把无法再分发的原始语料放进仓库。
my-language-model/
README.md # 任务、环境、复现与局限
configs/ # 固定实验配置
src/ # 数据、模型、训练与评估
tests/ # 形状、因果与恢复检查
data-manifest.json # 来源、许可、版本、切分
results/ # 日志、指标、固定提示样本
checkpoint-info.json # 权重位置、版本与校验信息
环境说明应包含 Python、框架、设备与关键依赖版本。运行步骤要能从干净环境开始，避免依赖自己电脑上的未记录文件和绝对路径。
报告至少回答四个问题
第一，数据能否解释清楚？给出来源、清洗、去重与留出方式。第二，模型能否检查？给出结构、参数、形状和因果测试。第三，结果是否公平？使用固定留出集、相同评价规则，并保留基线。第四，能否复现？记录配置、随机性、训练预算与检查点。
失败也是报告内容。损失没有改善、模型重复文本、某些样本失败、吞吐没有提升，都应留下条件与观察。区分实际测量、解释和待验证假设。
怎样完成这一条路径
找一位没有参与实现的人，按说明跑一个最小检查或核对关键结果。让对方确认数据清单、运行入口和评估口径是否足够清楚。如果必须由你在旁边补充隐藏步骤，就把它们写回 README。
完成以后，你可以继续 CS336 的系统、数据和规模化作业，也可以进入站内 AI 实验室做应用项目。保持同一个习惯：带着问题学习，留下一份能运行、能解释、能验证的产出。