nanoGPTにおける進化計算の実験 / 進化計算はハイパーパラメータチューニングにも有効だった

nanoGPTにおける進化計算の実験 / 進化計算はハイパーパラメータチューニングにも有効だった｜shi3z

nanoGPT のハイパーパラメータを進化計算で探索した実験コードと考察。

著者は層数、ヘッド数、学習率などを個体のパラメータとして変化させ、検証損失による選択と交配・突然変異を実装している。世代ごとの損失を示す一方、モデル規模の増大との切り分けをしていない点も説明する。

学習・探索の実装：複数のハイパーパラメータを乱数から設定して学習するコードを公開する。／確認 2026-09-14／https://note.com/shi3zblog/n/ndfed85294419

学習・世代更新：検証損失で順位付けし、上位のパラメータを組み合わせて次世代を作る。／確認 2026-09-14／https://note.com/shi3zblog/n/ndfed85294419

学習・評価の留保：改善がパラメータ数の増大による可能性を未検証事項として挙げる。／確認 2026-09-14／https://note.com/shi3zblog/n/ndfed85294419

対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）

確認事項（編集部）：限定した学習設定での試行。探索コストやモデルサイズをそろえた対照実験はなく、他データへの効果や最適性は確認されていない。

出典：shi3z「nanoGPTにおける進化計算の実験 / 進化計算はハイパーパラメータチューニングにも有効だった」／公開・更新情報：2024-08-18／確認日：2026-09-14／https://note.com/shi3zblog/n/ndfed85294419

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