LLM 構築やその他の技術書籍を効率的に習得する方法 - 『Build a Large Language Model From Scratch』の著者、@rasbt からの実践的なアドバイス! コアステップ: 段階的に進む 5 つのステップ。 ラシュカ氏はプロセスを 5 つの段階に分け、「量より質」を強調し、ゆっくりと時間をかけて知識を真に体内に取り込むことを好みます。 1. 最初の読書：集中力を高め、気を散らすものを避ける。オフライン環境（紙の書籍やインターネットに接続できないデバイスなど）で章を読み、「集中期間」を設けることをお勧めします。わかりにくい点や興味深い点にハイライトや注釈を付けることはできますが、参考文献を参照したりコードを実行したりするのはやめましょう。このステップは「受動的な吸収」のようなもので、細部にとらわれるのではなく、全体的な枠組みを構築することを目指します。Raschka氏は、インターネット時代は人々の注意散漫を引き起こしやすく、オフラインでの読書は効率を大幅に向上させると指摘しています。 2. 2回目の読書：実践的なコード演習。各章のコードを手入力して実行してみましょう。時間はかかりますが、コードロジックの理解を深めることができます。結果が書籍の内容と異なる場合は、まずGitHubリポジトリを確認してください。それでも差異が残る場合は、環境要因（パッケージのバージョン、ランダムシード、CPU/GPUなど）を調査してください。必要に応じて、フォーラム、問題報告、メールで著者に相談してください。このステップは理論と実践を繋ぎ、潜在的な問題を特定するのに役立ちます。 3. 練習と定着：各章の練習問題を解き、自立した学習能力をテストします。これはまさに「テストの瞬間」です。表面的な理解ではなく、概念を真に理解し、自立して応用できるかどうかを検証します。 4. レビューと展開：ハイライトしたメモや注釈を整理・深め、重要なポイント（プロジェクト関連事項など）を抽出し、メモツール（Obsidianなど）に保存します。同時に、未解決の疑問については、オンライン検索や参考文献の参照を行います。このステップは「知識の整理」に似ており、断片的なメモを体系的なリソースへと変換します。 5. 応用出力：最後に、学習した内容を実際のプロジェクトに統合します。コアコンセプトに限らず、小さなコツ（PyTorchでMPSシードを明示的に設定するなど）でも価値を生み出すことができます。これは、学習が最終目的ではなく、創造に役立つ手段であることを強調しています。
