[StudyLLM Ep0] ゼロから作る日本語LLM: GPT-2の推論・学習の可視化からModalでの事前学習まで
こんにちは！逆瀬川ちゃん (@gyakuse) です！ これからStudy LLMというシリーズでLLMの基礎〜発展、Agentに至るまで連載をしていきます。 きょうは GPT-2 を題材に現代のLLMの基礎を再学習していければと思います！まずは推論からはじめ、そしてどのように学習しているかを眺め、最後に実際にモデルをトレーニングしてみることで、現代のLLMの基盤が分かるようになると思います。これを読んだかたがLLMを事前学習から作れるようになる、というのが今回の目標です。後述しますが、Modalを使うことで無料でできるようになっています。 GPT-2 は 2019 年の OpenAI のモデルで、いまの Claude Opus 4.7 (2026-04) や GPT-5.4 (2026-03), Gemini 3.1 Pro (2026-02) のようなフロンティアモデルと比べるとかなり
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React で Modal や Confirm の実装を簡単にする react-call というライブラリがアツい！！！
タイトルの通り、めちゃくちゃ良さげなライブラリ react-call を見つけたので紹介するコーナー 実際の動きはわかりやすいデモページがあるので見てください👍 react-call とは react-call がもたらす効果は「ReactComponent を手続き的に処理できるようにする」というのが私の理解です。 これが何を意味するのかというと、Modal や Confirm のような「別のコンポーネントから任意のタイミングで呼び出したい(≒表示したい)」また「その結果(≒値など)を受け取りたい」というごく一般的な要件をシンプルに解決します🙌 詳しく見ていきましょう！ window.confirm との比較 下記は README にある例です。
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