LLM評価とは？MMLUなど4手法を実装ベースで理解する
Ahead of AIが、訓練済みLLMの評価手法を「多肢選択・検証器・リーダーボード・LLM審判」の4つに整理し、Qwen3 0.6Bを使ったMMLU評価のPyTorch実装例を公開しました。約1.5GBのRAMで動く軽量構成で、自社モデル選定の判断材料として注目に値します。
#PyTorch の記事一覧（4）
Qwen3とは何か？PyTorchでゼロから実装する記事から読み解くオープンウェイトLLMの実力
Apache 2.0ライセンスで公開されているQwen3は、235B-Instruct版がLMArenaで8位、Claude Opus 4と同順位に並ぶ実力派です。PyTorchによるフルスクラッチ実装を解説した「Ahead of AI」の記事を起点に、その存在感と事業活用の現実を整理します。
KVキャッシュとは？LLM推論を高速化する仕組みをPyTorch実装で解説
LLMの推論コストを左右する「KVキャッシュ」の役割と実装方法を、PyTorchベースのGPTモデル改修例で示した解説記事が公開されました。MultiHeadAttentionへのバッファ追加とposition管理だけで、トークン生成のたびに過去系列を再計算する無駄を解消できます。
LLMをゼロから実装する15時間講座とは？『Build a LLM (From Scratch)』著者が無償公開した学習教材を解説
『Build a Large Language Model (From Scratch)』の著者が、書籍の補助教材として制作した約15時間のLLM自作動画講座を公開しました。トークナイザーからInstructionチューニングまでをPyTorchで実装する内容で、首の怪我による療養期間中の「合間のコンテンツ」として公開された経緯も明かしています。