Qwen3 をスクラッチで実装した TinyStories 言語モデル

AI/ML: 人工知能、機械学習関連
Qwen3 をスクラッチで実装した TinyStories 言語モデル

Qwen3 をスクラッチで実装した TinyStories 言語モデル

Qwen3 ベースの言語モデルを TinyStories データセットで学習させるための「スクラッチからの実装」リポジトリ。最新のトランスフォーマー改善（Grouped Query Attention、SwiGLU／SwiGlu、Rotary Position Embeddings、RMSNorm 等）を盛り込み、実装と学習パイプラインをシンプルな Python コードで示しています。教育目的やモデル実験の基盤として利用しやすい構成です。（約300字）

https://github.com/ideaweaver-ai/qwen3-from-scratch

概要

Qwen3 TinyStories Language Model の完全実装を目指したリポジトリです。TinyStories データセットを用いたトレーニングパイプラインと、Qwen3 系アーキテクチャの主要な改良点（Grouped Query Attention: GQA、SwiGLU 活性化、Rotary Position Embeddings: RoPE、RMSNorm など）を小さなコードベースで再現しています。学習ループ、モデル定義、必要な依存関係を最小限にまとめ、研究や教育の入り口として理解しやすい設計になっています。実装は Python（おそらく PyTorch ベース）で、軽量デモや実験的な拡張に向いています。（約300字）

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 7
  • フォーク数: 2
  • ウォッチャー数: 7
  • コミット数: 8
  • ファイル数: 6
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • Qwen3 系トランスフォーマーの設計要素（GQA、SwiGLU、RoPE、RMSNorm）を学習可能な形で実装。
  • TinyStories データセットを用いた学習パイプラインを通して、実際にモデルをトレーニング可能。
  • コードは教育用途に適したシンプルさを重視し、トランスフォーマー内部の挙動を追いやすい構成。
  • requirements.txt により依存管理が明確で、ローカル実験の再現が容易。

技術的なポイント

本リポジトリは、モダンなトランスフォーマー改良点を学習目的で集約している点が特徴です。Grouped Query Attention (GQA) は計算コストとメモリを節約しつつ注意機構の表現力を保つため、従来の全ヘッド独立アテンションからクエリをグループ化して扱う手法です。SwiGLU（SwiGlu）は従来の GeLU に代わる活性化で、スイッチ関数（SiLU）と Gated Linear Unit の組み合わせによりフィードフォワード層の計算効率と性能向上を狙います。Rotary Position Embeddings (RoPE) は位置情報の埋め込みを回転行列で表現し、長距離依存性の扱いを改善します。さらに RMSNorm を採用することで、LayerNorm に比べて計算負荷を抑えつつ安定した学習が期待できます。

実装面では、tiny_stories.py にデータ読み込み、トークナイゼーション（README では明示されていませんが、通常は簡易トークナイザーか既存トークナイザーの利用を想定）、モデル定義、学習ループが集約されていると考えられます。requirements.txt によって必要なライブラリ（おそらく torch、numpy、datasets 等）が明示され、環境構築が容易です。サンプル規模のデータセット（TinyStories）は短い物語データに特化しており、小規模な計算資源でも学習実験が行いやすいのが利点です。コードベースは研究用のプロトタイプとして、アーキテクチャ変更やハイパーパラメータの試行を行う土台になり得ます。

トレーニングに関しては、ミニバッチサイズ、学習率スケジュール、最適化器の選定（AdamW 等を想定）といった実践的な設定が考慮されているでしょう。チェックポイント保存や評価ルーチンが含まれていれば、学習経過のモニタリングや再現性の確保も可能です。全体として「学術的なアイデアの小規模プロトタイプ化」として価値のある構成になっています。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • LICENSE: file
  • README.md: file
  • requirements.txt: file
  • tiny_stories.py: file

…他 1 ファイル

tiny_stories.py はモデル定義と学習スクリプトを一つにまとめたシンプルなモジュールである可能性が高く、学習の起動や設定はここから行います。requirements.txt を読むことで依存関係を把握し、環境を整えれば即座に実験可能です。

使いどころと拡張案

  • 教育用途：トランスフォーマーの最新技術（GQA、SwiGLU、RoPE、RMSNorm）の学習教材として最適。
  • 研究プロトタイプ：新しい注意機構や正規化手法を試すためのベースライン実装として利用可能。
  • 軽量実験：TinyStories のような短文コーパスでのテキスト生成や微調整に向く。

拡張するとしたら、明示的なトークナイザーの統合、チェックポイントの管理、学習・評価のログ出力（TensorBoard/Weights & Biases）、複数 GPU 対応や mixed precision（AMP）の導入などが考えられます。

まとめ

学習原理と実装を結びつける教育的なプロトタイプとして有用。拡張しやすい設計。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Qwen3 TinyStories Language Model

A complete implementation of a Qwen3-based language model trained on the TinyStories dataset. This project demonstrates modern transformer architecture with Grouped Query Attention, SwiGLU activation, and Rotary Position Embeddings.

Overview

This project implements a complete Qwen3-based language model training pipeline using the TinyStories dataset. The model features modern transformer optimizations including RMSNorm, Grouped Query Attention (GQA), SwiG…