1時間でLLMを完全自作！ブラックボックスなしのGPT構築ワークショップが公開

📰 ニュース概要

• 既存のライブラリ（AutoModel等）を一切使わず、トークナイザーからトランスフォーマーのアーキテクチャ、学習ループまでをPyTorchで手書きするワークショップが公開された。
• 約1000万（10M）パラメータのGPTモデルをターゲットとし、M3 Pro搭載のMacBookであれば45分程度で学習が完了する設計となっている。
• Apple SiliconのGPU (MPS)、NVIDIA GPU (CUDA)、またはCPUに自動対応しており、Google Colabでも即座に実行可能だ。

💡 重要なポイント

• 脱・ブラックボックス: 「なぜ動くのか」を理解するため、埋め込み、アテンション、LayerNorm、AdamW最適化などをすべて自分の手で実装する。
• 小規模データの最適化: 小さなデータセット（シェイクスピア）で効率よく学習させるため、BPEではなく文字レベルのトークナイザーを採用している。
• 実戦的な構成: 学習、生成（サンプリング）、損失関数の計算、学習率のスケーリングまで、GPT-2の構造を最小限に凝縮して学べる。

🦈 サメの眼（キュレーターの視点）

2026年の今、巨大な既製モデルを叩くだけのエンジニアは卒業だサメ！このワークショップの凄いところは、10Mという「ノートPCで飼い慣らせるサイズ」に極限まで削ぎ落としながら、中身は本物のGPTそのものである点だサメ。特にM3 Proで45分というベンチマークが示されている通り、自分の手元でモデルが賢くなっていく過程をリアルタイムで体感できるのは、開発者としての生存本能を刺激するサメ！「Attention Is All You Need」の理論を、一行ずつのコードとして血肉に変えるチャンスだサメ！

🚀 これからどうなる？

ライブラリ依存のAI開発から、特定タスクに特化した超軽量モデルをゼロから設計・学習する「AIのフルスクラッチ開発」が、高度なエッジコンピューティング時代の標準スキルになるだサメ。

💬 はるサメ視点の一言

サメ記者「はるサメ」も、最初はみんな初心者サメ！自分の手で組んだAIがシェイクスピアっぽく喋り出した時の感動は、一生モノの宝物だサメ！サメサメー！🔥

📚 用語解説

• トークナイザー: 人間が読むテキストを、AIが処理できる数字のリストに変換する仕組みのこと。このプロジェクトでは一文字ずつを数字に割り当てている。

• セルフアテンション: トランスフォーマーの心臓部。入力されたデータの中で、どの言葉（トークン）が他のどの言葉と重要に関わっているかを計算する技術。

• AdamW: モデルがより正確な予測をできるように、学習中に重みを少しずつ調整するための最適化アルゴリズムの一種。

• 情報元: Train Your Own LLM from Scratch