自分だけのLLM構築への挑戦：ゼロからテキスト生成までresearch#llm📝 Blog|分析: 2026年3月22日 05:00•公開: 2026年3月22日 04:50•1分で読める•Qiita AI分析このプロジェクトは、生成AIと大規模言語モデルの内部構造への素晴らしい入門を提供します。 オープンソースツールを使用してカスタムLLMを作成することにより、著者はそのプロセスをわかりやすくし、誰でもテキスト生成の基本原則を学習できるようにします。 これは、この魅力的な分野に深く入り込む方法を示す素晴らしい例です！重要ポイント•このプロジェクトは、青空文庫ライブラリから著作権フリーの公開テキストを学習データとして利用しています。•データ準備とトークン化からモデル実装、テキスト生成まで、LLM作成の全工程をカバーしています。•著者はテキストクリーニングを避け、モデル学習のコアな側面に焦点を当てることで、簡素化を図っています。引用・出典原文を見る"ルビや注記を正規表現で除去しようとしたが、本文自体を削除してしまう問題に何度もハマった。最終的にクリーニングは一切行わず、デコードだけする方針に切り替えた。"QQiita AI2026年3月22日 04:50* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Tesla, SpaceX, and xAI Unite to Build World's Largest Chip Factory: A Giant Leap for AI and Space Exploration新しい記事Meta's AI Security Breakthrough: Safeguarding Autonomous Agents関連分析research画期的なデータセットがAIの沿岸物理学を解き放つ：生成AIの海岸線理解を促進2026年3月22日 06:38research50年にわたる画家の画集がHugging Faceで公開！スタイル進化の研究に期待2026年3月22日 05:32research画家が50年にわたる具象画作品を生成AIのためにオープンソース化2026年3月22日 04:34原文: Qiita AI