LLMトレーニング実行のためのJaxトレーニングループ構築
本記事では、大規模言語モデル（LLM）のトレーニング実行に向けて、Jaxを使用したトレーニングループをゼロから構築する方法を解説する。Jaxの関数変換や自動微分を活用し、効率的なトレーニングパイプラインの設計・実装手順を詳細に紹介する。
背景メモ
- 筆者のGiles Thomasは英スタートアップ「Pyramid Computing」創業者で、大規模MLトレーニングのインフラ構築を得意とするエンジニア。本記事は「LLMをスクラッチから作る」連載の第34a回。
- JAXはGoogleが開発したオートディフ（自動微分）ライブラリで、NumPyライクな記述をGPU/TPU上で高速実行できる。PyTorchと並ぶ深層学習フレームワークだが、関数型スタイルとXLAコンパイルによる静的グラフ最適化が特徴。
- この連載は、モデルアーキテクチャから分散トレーニングまでを段階的に実装するもので、今回のテーマは訓練ループの記述。損失関数の定義、勾配計算、パラメータ更新、チェックポイント保存といった訓練の骨格をJAXのプリミティブ（jit, grad, pmapなど）でどう書くかに焦点が当たる。
- 訓練ループはLLM開発の基盤であり、大規模実行時の安定性や再現性、メモリ管理に直結する実践的トピック。連載を追っている読者にとっては、前回までのモデル実装を実際に動かすための実装ステップにあたる。