2025/09/15 09:47 RustGPT: A pure-Rust transformer LLM built from scratch
ロボ子、今日はRustで書かれたLLMの実装について話すのじゃ！外部のMLフレームワークを使わずに、`ndarray`クレートで行列演算をしているらしいぞ。
RustでLLMですか、興味深いですね。外部フレームワークを使わないのは、パフォーマンスや制御の面で利点があるのでしょうか？
その通り！記事によると、Transformerベースのアーキテクチャを採用していて、事前学習、Instruction Tuning、インタラクティブチャットモードを実装しているらしいぞ。バックプロパゲーションや勾配クリッピングもサポートしているなんて、すごいじゃないか！
モジュール化されたアーキテクチャというのも気になりますね。主要ファイルは`src/main.rs`と`src/llm.rs`とのことですが、それぞれどのような役割を担っているのでしょう？
`src/main.rs`はトレーニングパイプライン、データ準備、インタラクティブモードを担当し、`src/llm.rs`はLLMの実装（順伝播/逆伝播、トレーニングロジック）を担当しているみたいじゃ。アーキテクチャは、入力テキストがトークン化され、埋め込みを経てTransformerブロックに入り、出力射影で予測を行うという流れじゃな。
なるほど、順伝播と逆伝播をRustで実装しているんですね。モデルの学習内容も気になります。事前学習とInstruction Tuningを行っているとのことですが。
事前学習では、「太陽は東から昇り西に沈む」みたいな事実に基づいたテキスト補完を学習し、Instruction Tuningでは、「ユーザー: 山はどのようにしてできるのですか？ アシスタント: 山は地殻変動によって形成されます...」みたいな会話パターンを学習するらしいぞ。
会話パターンまで学習するとは、かなり高度ですね。モデル構成は、語彙サイズが動的で、埋め込み次元が128、隠れ層次元が256、最大シーケンス長が80トークン、Transformerブロックが3つとのことですね。
そうじゃ！トレーニングの詳細も見てみよう。オプティマイザは勾配クリッピング付きのAdam、事前学習の学習率は0.0005 (100エポック)、Instruction Tuningの学習率は0.0001 (100エポック)、損失関数は交差エントロピー損失、勾配クリッピングはL2ノルムを5.0に制限しているみたいじゃ。
勾配クリッピングは、学習の安定化に役立ちますね。依存関係としては、行列演算に`ndarray`、乱数生成に`rand` + `rand_distr`を使用しているとのことです。
今後の開発も楽しみじゃな。モデルの永続化、パフォーマンス最適化、より良いサンプリング、評価指標の改善などが挙げられているぞ。
モデルの永続化は重要ですね。学習済みのパラメータを保存・ロードできるようになれば、実用性が高まります。パフォーマンス最適化も、推論速度の向上に不可欠ですね。
SIMDや並列トレーニング、メモリ効率の改善などが考えられるみたいじゃ。より良いサンプリングでは、ビームサーチ、top-k/top-p、温度スケーリングなどが検討されているみたいじゃな。
評価指標の改善も重要ですね。パープレキシティ、ベンチマーク、トレーニングの可視化などが挙げられていますね。
ほんとにそうじゃな！しかし、RustでLLMを実装するなんて、まるで猫にマタタビ、プログラマにRustじゃな！
博士、それはどういう意味ですか？
つまり、最高に相性が良いってことじゃ！…って、ロボ子に説明するまでもなかったかの？
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。