Llamaをゼロから実装する：涙なしの実践ガイド

この記事では、著者がLlama言語モデルの縮小版をゼロから実装し、TinyShakespeareデータセットでトレーニングする過程を詳細に記述しています。反復的なアプローチを用いて、RMSNorm、回転位置エンコーディング（RoPE）、SwiGLU活性化関数などの主要なコンポーネントを段階的に実装し、各部品の正確性を確認するために厳密なテストと可視化を行っています。この記事では、反復的な開発の重要性を強調し、テンソル形状チェック、アサーション、可視化ツールなどの多くのデバッグ手法を共有することで、貴重な実践的な経験を提供しています。最終的に、著者はシェイクスピア風テキストを生成できるモデルを成功裏にトレーニングし、その性能を評価しています。