概要
Andrej Karpathy氏の講義に基づき、インターネット上の生データから対話型AIが構築される全プロセスを視覚的かつ詳細に解説した技術ガイド。
詳細内容
大規模言語モデル（LLM）がどのように構築され、動作するのかを、Andrej Karpathy氏の技術解説をベースに紐解くコンテンツです。主な内容は以下の3つのフェーズに分かれています。
1. **事前学習 (Pre-training):** Common Crawlなどの膨大なWebデータからFineWebのような高品質データセットを抽出し、トランスフォーマーモデルに次の一手（トークン）を予測させるプロセス。トークン化の仕組みやスケーリング則についても解説されています。
2. **事後学習 (Post-training):** 「インターネットのシミュレーター」であるベースモデルを、SFT（教師あり微調整）とRLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）を通じて、役立つアシスタントへと変換する工程です。
3. **LLMの心理学と応用:** ハルシネーション（幻覚）の理由、RAG（検索拡張生成）による知識補完、プロンプトインジェクションなどのセキュリティリスクなど、実用上の重要な概念を網羅しています。
最終的に、LLMは「次に続く確率が最も高いトークンを選ぶ統計的な推論エンジン」であることを強調し、現代のコンピューティングにおける新しいオペレーティングシステム（OS）の核としての可能性を提示しています。