PyTorch

PyTorchとは、Meta（旧Facebook）のAI研究所（FAIR）が2016年に公開したオープンソースのディープラーニングフレームワークです。Pythonの直感的な文法と動的計算グラフ（Define-by-Run）により、研究のプロトタイピングから本番デプロイまで幅広く使われ、現在のLLM・生成AI開発における事実上の標準フレームワークとなっています。

設計思想として、PyTorchは「Pythonファースト」を貫いています。NumPyに似たテンソル操作API、Pythonの制御構文（if/for）をそのまま使える動的計算グラフ、pdbによるステップ実行デバッグなど、Pythonプログラマーにとって自然な開発体験を提供します。TensorFlowが当初採用していた静的計算グラフ（Define-and-Run）と比べ、柔軟性とデバッグのしやすさで研究者から圧倒的な支持を獲得しました。

主要コンポーネントとして、(1)`torch.Tensor`：GPU対応のN次元配列。CUDA・MPS（Apple Silicon）・ROCm（AMD）等のアクセラレータ上で高速演算、(2)`torch.nn`：ニューラルネットワークの構築ブロック（Linear・Conv2d・Transformer・LSTM等）、(3)`torch.optim`：SGD・Adam・AdamW等のオプティマイザ、(4)`torch.autograd`：自動微分エンジン。損失関数からパラメータへの勾配を自動計算、(5)`torch.distributed`：複数GPU・複数ノードでの分散学習を提供します。

LLM開発における役割として、GPT・LLaMA・Mistral・Gemma等の主要LLMはほぼすべてPyTorchで実装されています。Hugging Face TransformersライブラリはPyTorchをデフォルトバックエンドとして採用し、LoRA・QLoRA等のファインチューニング手法もPyTorchのエコシステム上で発展しています。2024年にはPyTorch 2.0でtorch.compile（JITコンパイラ）が導入され、コード変更なしで推論・学習の高速化が可能になりました。