ChatGPTの裏側を自作で学ぶ、最良の入門書
ChatGPTやClaudeなど、大規模言語モデル（LLM）の技術が爆発的に進化・普及しています。APIを使えば誰でも簡単にAIを活用できる時代ですが、だからこそ「中身を理解したい」「自分で作ってみたい」と考えるエンジニアや研究者も増えてきました。
そんなニーズに応えてくれるのが、**『つくりながら学ぶ！LLM 自作入門』（Compass Booksシリーズ）**です。本書は、理論だけでなくコードベースで一から大規模言語モデルを作るプロセスを丁寧に解説しており、まさに「使う」から「つくる」へとステップアップするための最適なガイドブックです。
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実装ベースで学べる！本書の内容と構成
本書の特徴は、LLMの構造を「実装しながら理解する」ことに特化している点です。以下のように章立ても実践的です。
• 第1章：LLMの基本構造と役割
Transformer、Attention、事前学習といった全体像をつかむための理論パート。
• 第2章：テキストデータの前処理
トークナイザーやベクトル化など、モデルに入力する準備工程を学びます。
• 第3章：Attentionの実装
行列演算を使い、スケールド・ドット・プロダクト Attention をPythonで書き起こします。
• 第4章：GPTモデルの構築
いよいよGPT（GPT-2相当）をPyTorchで実装。位置エンコーディングやマスキングなども解説。
• 第5章：事前学習
ラベルのないテキストを用いた自己教師あり学習を行い、言語理解の土台を作ります。
• 第6章：ファインチューニング
分類タスクに適用する実例を通して、モデルの実用化まで学べます。
• 第7章：指示に従うモデルの作成
ChatGPTのような「プロンプト対応型」への最適化もフォロー。
さらに、PyTorch入門やLoRAなどの効率化手法も付録に収録されており、現場レベルの知識が一通り網羅されています。
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読んでみての感想｜「ブラックボックスが透けて見える」
実際に手を動かしながら読み進めると、「LLMってこうやって動いてたんだ…！」と驚きの連続でした。
特に、Attentionメカニズムの行列計算を自分で実装することで、ふわっとしていた理解がクリアになります。GPTの構造が「重ねたLayerの積み上げ」であること、事前学習とファインチューニングの意味などが、実装と一緒に腹落ちします。
ただし完全初心者には少し難易度が高めです。
PythonやPyTorchの経験、機械学習の基礎知識はある程度必要とされます。逆に言えば、基礎がある方にとっては「今までモヤっとしていた知識をコードでつなげる最高の一冊」になるはずです。
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誰におすすめか？
• ChatGPTをAPIで使っているが、内部構造も知りたいエンジニア
• TransformerやAttentionをもっと深く理解したい学生・研究者
• 既存モデルに頼らず、独自のLLMを構築したい人
• ファインチューニングを自分でやってみたいAI開発者
他の「LLM解説本」では足りなかった部分を、この1冊がしっかり補ってくれる感覚があります。
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まとめ｜LLM開発の本質に迫るための実践書
『つくりながら学ぶ！LLM 自作入門』は、大規模言語モデルの構造を頭と手を動かして体得するための一冊です。読み終わる頃には、ChatGPTの仕組みをコードレベルで語れるようになっているはずです。
「ブラックボックスが透けて見える」体験を、ぜひこの本で味わってみてください。
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