本記事は、軽量マルチモーダル大規模言語モデルをゼロから構築する詳細なステップバイステップの解説です。著者はBPEトークナイザーとTransformerコアモジュールをスクラッチ実装し、GPT-2 Medium規模のテキストベースモデルを訓練します。その後、複数ラウンドの教師ありファインチューニング（SFT）、HiRAファインチューニング、データ分布調整、タスク診断を通じて、基本的な対話と短い指示への対応能力を実現します。行列乗算演算やアテンション機構のコードレベルの説明を含む実践的な深さが特徴で、理論と実装の橋渡しとして優れたリファレンスです。HiRAファインチューニング手法とデータバランシング戦略は、大規模な計算リソースなしでモデル性能を最適化したい開発者にとって特に価値があります。
BPEトークナイザー、Transformer、事前学習、SFT、HiRAファインチューニングをカバーした、軽量マルチモーダルLLMのスクラッチ構築完全ガイド。