Train LLM from Scratch
This guide provides a comprehensive walkthrough for building and training a Large Language Model (LLM) from scratch. It covers key steps including data preparation, model architecture design, tokenization, training loop implementation, and optimization techniques. Aimed at developers and researchers, the resource offers hands-on code examples and practical insights for understanding the inner workings of modern LLMs.
背景メモ
- 大規模言語モデル（LLM）をスクラッチからトレーニングするための実践的ガイド。数式だけではなく、実際のコードベースで動く実装を提供している点が特徴。
- 著者のFareed Khan氏は、ディープラーニングや自然言語処理（NLP）の教育コンテンツを公開している開発者／エンジニア。
- 昨今のLLMブームにより、既存APIの叩き方だけでなく、「モデルを自分でゼロから作る」という低レイヤーの理解を求めるエンジニアが増えている。本記事はそうした需要に応えるもの。
- 一般的なLLM構築の流れ（データ準備→トークナイザー→アーキテクチャ設計→プリトレーニング→ファインチューニング→評価）を、PyTorchなど実用的なフレームワークで追体験できる内容。