LLMをゼロから自作するハンズオン：約1時間で完了するGPTモデル構築

概要

約1000万パラメータのGPTモデルをゼロから構築し、個人のノートPCで1時間以内にトレーニングを完了させるための実践的なワークショップ用リポジトリです。

詳細内容

このリポジトリは、Andrej Karpathy氏の「nanoGPT」にインスパイアされた、LLM構築の本質を学ぶための実践的なワークショップ教材です。大規模な計算リソースを必要とせず、MacBookなどの一般的なノートPCで約45分でトレーニングが完了する10Mパラメータのモデル構築を目指します。内容は以下の6つのパートに分かれています： 1. **トークナイゼーション**: 文字レベルのエンコーディングの理解。 2. **Transformerアーキテクチャ**: Self-Attention、LayerNorm、MLPブロックの実装。 3. **トレーニングループ**: 損失関数、AdamW、学習率スケジューリングの設定。 4. **テキスト生成**: 推論とサンプリング（Temperature、top-k）。 5. **実践**: 実際のデータを用いたトレーニングと実験。 6. **コンペティション**: 詩生成AIの精度向上への挑戦。 PyTorchを使用し、モデルの仕組みを「書いて理解する」ことに重点を置いており、抽象的な概念を動くコードとして体得できる構成になっています。

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