国内の学生団体「東大AI研究会」は、Google Colab上で大規模言語モデルを実装・学習できる教材「EveryonesLLM」を公開した。
モデルの実装から事前学習、指示チューニングまで扱い、会話可能なモデル作成へ進む実践教材であることが強みだ。
Colab上でLLM構築を体験
2026年5月25日に東大AI研究会が公開した「EveryonesLLM」は、大規模言語モデル（LLM）の仕組みを、実装を通じて段階的に学ぶためのオープンソース教材である。
フリーミアムのクラウドベースのPython実行環境であるGoogle Colab上で完結する構成となっており、専用環境の構築に慣れていない学習者でも、ブラウザ上で演習を進められる点が大きな特徴だ。
教材では、600問以上の穴埋め形式の課題を通じて、DataLoader、Embedding、Attention、Transformer、Trainer、Pretraining、Instruction Tuningなどを扱う。
単にTransformerの一部を動かす小規模デモではなく、最終的に会話可能な自然言語モデルへ育てる流れまで含めている点に実践性がある。
教材は全28チャプターで構成され、1チャプターあたり30分から4時間程度で学習を進められる。
0.5BサイズのLLM/SLM（※）をフルスクラッチで作れる内容とされており、モデル構造を俯瞰できる「Tensor Map」も提供される。実装と可視化の両面から理解を補助する設計だ。
ただし、「行列の掛け算と足し算」、「平均値と分散」、「ResNetの残差接続」、「Word2Vectorの仕組み」といった知識が前提として必要になるということだ。
※SLM：Small Language Modelの略。LLMより小規模な言語モデル。計算資源を抑えやすく、学習・実装教材や特定用途向けAIの開発で扱いやすい。
AI人材育成の入口が広がる可能性
今回の教材公開は、生成AIを「使う」段階から「仕組みを理解して作る」段階へ学習者を引き上げる試みと言える。
企業や教育機関でAI活用が広がる一方、LLMの内部構造を実装ベースで一通り学べる教材は、初学者・学生にとって必ずしも手に取りやすいものばかりではなかった。そのため、 Colabだけで学習を始められる教材は、個人学習者や学生にとって参入障壁を下げる効果がある。
特に、実装、事前学習、指示チューニングまでを一続きの工程として体験できる点は意義深い。API利用だけでは見えにくい計算資源、データ処理、学習プロセスの制約を理解しやすくなり、AIサービス開発における判断力の底上げにつながる可能性がある。
一方で、誰でも簡単にLLMを理解できる教材というより、一定の前提知識を持つ学習者向けである点には注意が必要だ。
完全に初心者向けの入門教材ではなく、機械学習を一段深く学びたい層に向く内容と言える。
今後、こうしたOSS教材が広がれば、国内のAI人材育成は大手企業や大学の講義だけに依存しない形へ進む可能性がある。
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