2月13日、karpathy氏が「microgpt · GitHub」と題したGistを公開した。 このコードは、GPTの動作原理を外部ライブラリに頼らずPythonのみで記述した、最小構成の実装となっており、その読みやすさと理解のしやすさから注目を集めている。 以下に、これからこのソースコードを読み解こうとする方に向けて、GPTがどのように動き学習するのか、その大まかな流れと主要な概念を解説する。 コードリーディング・ガイド:microgptを読み解く 本プログラムは、大きく分けて「微分の自動化」「情報の変換」「予測と修正」の3つのパートで構成されている。 1. 「学習」を支える自動微分(Valueクラス) ニューラルネットワークが学習するためには、予測の誤りを数値化し、それを元に各パラメータをどの程度調整すべきかを計算する必要がある。本実装の冒頭に登場する Value クラスは、この「