はじめに：『作ってわかる大規模言語モデルの仕組み』

2026.3.19

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その本の「はじめに」には、著者の「伝えたいこと」がギュッと詰め込まれています。この連載では毎日、おすすめ本の「はじめに」と「目次」をご紹介します。今日は井上顧基さん、下垣内隆太さん、高島直也さん、澤風吹さんの『作ってわかる大規模言語モデルの仕組み』です。

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【はじめに】

ChatGPTの衝撃 ── なぜ今、LLMを学ぶのか

　2022年11月30日、OpenAIがChatGPTを公開した瞬間、世界は変わりました。
　公開からわずか5日で100万ユーザー、2カ月で1億ユーザーを突破。Instagramが同じ規模に達するまでに2年半、TikTokでも9カ月かかったことを考えると、これがいかに異常な速度だったかがわかります。
　ChatGPTの何が私たちをこれほど驚かせたのでしょうか。
　それは、人間と自然に対話できるAIが、ついに実現したという事実です。過去のAIシステムは特定のタスクに特化していました。画像認識AI、翻訳AI、チェスAI──それぞれが別々のシステムでした。一方のChatGPTは、質問応答、文章生成、翻訳、コード生成、要約、創作など、あらゆるタスクを単一のモデルでこなします。まるで知識豊富な友人と会話しているかのような自然さで。
　この革新的な技術の背後にあるのが、大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）です。
　LLMは膨大なテキストデータから言語のパターンを学習し、文脈を理解し、適切な応答を生成する能力を獲得しています。本書は、この驚くべき技術を基礎から理解し、自分の手で実装できるようになることを目指します。

本書の特徴と学べること

　本書は、LLMの基礎理論から実装まで、体系的に学べることを目指しています。単に概念を説明するだけでなく、実際に動くコードを通じて、LLMの仕組みを深く理解できるように構成されています。

一からLLM（GPT-2相当）を作りながら学べる：Transformerの基礎からGPTモデルの実装まで、段階的にコードを書きながら理解を深めます
アラインメントの仕組みを実装で学べる：GPT-2だけでは実現できなかった「人間の意図に沿った応答」を生成するための技術（SFT、DPO）を、実際のコードで体験します
最新の推論モデルまでカバー：Chain-of-Thought（CoT）や推論モデルなど、2025年以降の最新技術についても解説します

この本で学べること

Transformerアーキテクチャの詳細な仕組み：アテンション機構、位置エンコーディング、フィードフォワード層など、Transformerを構成するすべての要素を理解
GPTモデルの学習と推論：「nanoGPT」をベースに、GPTモデルをゼロから実装し、実際のデータで学習させる方法
Tokenizer（トークナイザ）の実装：BPE、WordPiece、SentencePieceなど、テキストを数値に変換する仕組み
大規模学習のテクニック：Scaling Law（スケーリング則）、データセットの準備と前処理、学習の効率化（LoRA）
アラインメント技術：インストラクションチューニング（SFT）とDPOによる、人間の好みへの適合方法
実践的な実装スキル：PyTorchを使った実装、学習ループの構築、モデルの評価

できるようになること

　本書を読み終えた後、以下のことができるようになります。

Transformerモデルをゼロから実装し、翻訳タスクで学習させる
GPTモデルを自分のデータで学習させ、文章を生成させる
インストラクションチューニングにより、モデルを特定のタスクに適応させる
DPO（Direct Preference Optimization）により、モデルの出力を人間の好みに合わせる
LoRAなどの効率化技術を使って、限られた計算資源でファインチューニングを行う

本書の構成スタイル

　本書は、各トピックについて以下の3段階で説明します。

おおまかな説明：概念を直感的に理解するための説明や図
実装コード：実際に動くPyTorchコードで実践的に理解
数式を含む詳細な説明：理論的な背景を数式で厳密に理解

　この3段階のアプローチにより、「何となくわかった」ではなく、「理論も実装も理解した」という深い理解を得られます。数式が苦手な方は、おおまかな説明と実装コードを中心に読み進めることもできますし、理論を深く理解したい方は数式の部分もじっくり読むことで、より深い洞察を得られます。

対象読者

　本書は、以下のような方を主な読者として想定しています。

LLMの仕組みを根本から理解したいエンジニア：API（ Application Programming Interface）を叩くだけでなく、内部で何が起きているのかを知りたい方
機械学習・深層学習を学び始めた方：ニューラルネットワークの基礎は知っているが、最新のLLM技術を体系的に学びたい方
AI技術に興味のある学生：将来AI分野でキャリアを築きたいと考えている方

前提知識

　本書を読み進めるにあたり、以下の知識があると理解がスムーズです。

Pythonの基礎：関数、クラス、リスト内包表記など、基本的な文法を理解していること
PyTorchの基礎：テンソル操作、nn.Module、学習ループの基本的な書き方を知っていること（基本的な内容は巻末の付録で解説しています）
機械学習の基礎概念：損失関数、勾配降下法、過学習といった基本用語を理解していること
線形代数の基礎：行列の積、転置、内積などの基本的な演算を知っていること

　これらの前提知識に不安がある場合でも、コードを動かしながら読み進めることで、徐々に理解を深めることができます。必要に応じて、PyTorchの公式チュートリアルや機械学習の入門書を参照してください。

謝辞

　本書の執筆にあたり、多くの方々のご支援とご協力をいただきました。
　本書のレビューには、からあげ氏、鄭晟徹氏、髙島和起氏（五十音順）にご協力いただきました。技術的な正確性の確認はもちろん、説明の分かりやすさや構成についても多くのフィードバックをいただき、本書の品質向上に大きく貢献していただきました。お忙しい中、原稿に目を通し、丁寧なご指摘をくださったことに心より感謝いたします。
　最後に、本書を手に取ってくださった読者の皆様に感謝いたします。LLMという急速に発展する分野において、本書が皆様の学習の一助となれば幸いです。

【目次】