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ゼロから作るヴィンテージ LLM（50 分読了）

開発者が自身の PC を用いて、ベーストレーニングとファインチューニングのスクリプト作成、データ処理パイプライン構築、独自データセットの整備を通じて、約 80 ドルでオリジナルの大規模言語モデルをゼロから構築する過程を紹介している。

Hamel氏は、大規模言語モデルのファインチューニングツール「Axolotl」のデバッグが困難であることに着目し、VSCodeでの設定ファイルやトラブルシューティングのヒントを共有した。これにより開発者のコード理解とバグ修正を支援する。