概要
https://qiita.com/hiro7_2kae/items/030bc9ce5431c26ed4ee
詳細内容
## 松尾研LLM開発コンペ2025 参加記録まとめ【全6記事リンク・随時更新】
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松尾研LLM開発コンペ2025への参加記録をまとめた本記事は、大規模GPU環境でのLLM学習とチーム開発の経験を詳述するシリーズ記事へのポータルとして機能します。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:2/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 94/100 | **Annex Potential**: 97/100 | **Overall**: 76/100
**Topics**: [[LLM開発, 大規模GPU, チーム開発, 松尾研LLMコンペ, 開発ツール]]
本記事は、松尾研LLM開発コンペ2025への参加記録をまとめたシリーズ記事のポータルです。普段は製造業で品質管理やDX推進を手がける著者が、大規模GPU環境でのLLM学習とチーム開発に挑戦した経験を、全6回の連載で詳述します。
Webアプリケーションエンジニアにとって重要なのは、このシリーズが単なる技術紹介に留まらず、具体的なLLM開発の「実践」に焦点を当てている点です。Generative AI分野への参入を検討しているエンジニアにとって、松尾研という権威ある環境でのリアルな開発プロセスと、それに伴う課題解決の記録は極めて価値ある情報源となります。特に、通常とは異なるバックグラウンドを持つ著者が、高負荷なGPU環境の構築、複雑な設定管理を担うHydraの活用、実験管理と情報共有のためのWandBとNotion連携、そしてLLM学習の鍵となるRLTフレームワークといった、実用的な技術要素に取り組む姿勢は、読者に具体的な行動指針を与えるでしょう。
このシリーズは、単発のチュートリアルではなく、ゼロからLLM開発の最前線に飛び込み、チームで成果を出すまでの過程を追体験できる学習パスとして機能します。これからLLM開発に携わりたい、あるいは現在のスキルセットを拡張したいと考えるWebアプリケーションエンジニアにとって、実践的な知見と具体的な開発フローを学ぶ絶好の機会を提供します。