llm.c入門：Karpathy流の最小実装でLLMの仕組みを完全に理解する方法
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。 ...