Andrej Karpathy

注意: 本記事はドキュメント・公開情報をもとにした評価記事です。コード例はシミュレーションです。 3行要約 大量の未整理メモやソースコードを、Claude Codeがコンテキストを読み取って自動で双方向リンクを貼り、構造化されたWikiに変えるツール Andrej Karpathyが提唱した「LLM Wiki」パターンをObsidian上で実現し、手動のフォルダ分けやタグ付けという苦行からユーザーを解放する すでにObsidianをメインで使い、かつClaude Codeの月額課金（プロプラン等）やAPI利用を厭わないエンジニアにとっての最強の整理術 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

この記事で学べること アンドレイ・カーパシー氏が開発した「llm.c」のコンセプトと導入方法 PyTorchなどの巨大なフレームワークを使わずに、C/CUDAだけでLLMを動かす手順 学習データのトークナイズから、実際にトレーニングを開始するまでのプロセス 前提条件 Ubuntu等のLinux環境（WSL2でも可） NVIDIA製のGPU（VRAM 8GB以上を推奨） CUDA Toolkit、Python 3.x、GCCのインストール なぜこの知識が重要なのか 最近のAI開発は、ライブラリが便利になりすぎて「中身がブラックボックス」になりがちです。 私もSIer時代に経験しましたが、トラブルが起きたときにライブラリの奥深くで何が起きているか分からず、数日を棒に振ることも珍しくありません。 特にLLMの世界では、PyTorchなどの抽象化された層が厚く、本当の意味での「計算の仕組み」が見えにくくなっています。 ...