ゼロからLLMを構築：トークナイゼーションとデータパイプラインの深堀り

この記事シリーズはLLM開発の重要な側面をターゲットにしており、既製のモデルを超えて、その根底にあるメカニズムを理解しようとしています。最初の巻でトークナイゼーションとデータパイプラインに焦点を当てることは賢明な選択であり、これらはモデルのパフォーマンスと理解に不可欠です。著者がPyTorchの生コードを使用する意図を示していることは、実践的な実装への深い掘り下げを示唆しています。

• •この記事シリーズは、PyTorchを使用してLLMをゼロから構築することを目指しています。
• •Vol.1は、LLMの主要コンポーネントであるトークナイゼーションとデータパイプラインに焦点を当てています。
• •このシリーズは、LLMの機能の「なぜ」と「どのように」を理解することを強調しています。