概要
Andrej Karpathy氏が公開した200行の純PythonによるGPT実装「microGPT」の内部構造を、自動微分からアテンションまでコードレベルで詳細に解説した技術記事です。
詳細内容
この記事は、Andrej Karpathy氏による外部ライブラリ（PyTorchやNumPy）を一切使用しないGPT実装「microGPT」を徹底的に分解・解説しています。
主な構成要素は以下の通りです：
1. **Autogradエンジン**: スカラー値を用いた簡易的な自動微分クラス「Value」の実装とバックプロパゲーションの仕組み。
2. **Transformerアーキテクチャ**: マルチヘッドセルフアテンション、MLP（Feed-Forward Network）、RMSNorm、残差接続を純粋なPythonのループと数学演算で再現。
3. **学習プロセス**: Adam最適化アルゴリズムを用いた、名前データセットによる1000ステップの訓練フロー。
4. **推論と可視化**: 学習済みモデルによるテキスト生成に加え、Loss曲線やアテンション重みのヒートマップ、パラメータ分布の変化を可視化する独自のPythonコードも紹介されています。
ライブラリに隠蔽されたTransformerの内部計算を「見える化」することで、GPTの動作原理を根本から理解するための優れた教材となっています。