يُعد مشروع RustGPT إنجازًا مُبهرًا في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث يُقدّم نموذجًا لغويًا ضخمًا (LLM) مُبنى بالكامل بلغة Rust دون الاعتماد على أي إطار عمل تعلم آلي خارجي مثل PyTorch أو TensorFlow. تم بناء النموذج من الصفر باستخدام مكتبة ndarray فقط لعمليات الجبر الخطي، مما يجعله نموذجًا نقيًا يُظهر كيف تعمل النماذج اللغوية الكبيرة من الداخل. يتم تشغيل النموذج عبر مسار تدريب مزدوج: أولًا تدريب مسبق على بيانات نصية واقعية (مثل "الشمس تشرق من الشرق") لتمكينه من فهم المعرفة العامة، ثم تدريب مُوجَّه (Instruction Tuning) على بيانات حوارات لتحسين قدرته على الرد على الأسئلة والتفاعل بطبيعة بشرية. بعد انتهاء التدريب، يدخل النموذج إلى وضع محادثة تفاعلية، حيث يمكن للمستخدم إدخال أسئلة مثل "كيف تتشكل الجبال؟" ليُجيب بـ "تتشكل الجبال عبر قوى تكتونية أو نشاط بركاني على مدى فترات جيولوجية طويلة". تُبنى البنية الأساسية على معمارية الترانسفورمر، وتتكوّن من كتل متعددة (Transformer Blocks) تتضمن انتباهًا ذاتيًا متعدد الرؤوس، وشبكات تغذية أمامية، وطبقة تطبيع طبقية. يتم معالجة النص عبر خطوات: تجزئة (Tokenization)، تمثيل بالتمثيلات (Embeddings)، ثم تمريرها عبر الطبقات، قبل أن تُقدّم التنبؤات النهائية عبر طبقة توقعات نهائية. كل مكون مُقسّم بوضوح في ملفات منفصلة (مثل self_attention.rs، feed_forward.rs)، مما يضمن مرونة عالية وسهولة في الفهم والتطوير. تم تجهيز المشروع باختبارات شاملة لكل مكون، مما يضمن دقة الأداء وموثوقية التدريب. يعتمد النموذج على تكوين تقني بسيط لكنه فعّال: بعدة 128، بعدة خفية 256، وطول تسلسل أقصى 80 رمزًا، مع استخدام خوارزمية Adam لتحسين المعلمات، وتحجيم التدرجات (Gradient Clipping) لضمان استقرار التدريب. من بين الميزات البارزة: تجزئة نصية مخصصة تتعامل مع العلامات النصية، وتحليل تدريجي للنصوص باستخدام الترميز الأقصى (Greedy Decoding)، وتصميم منظم يفصل بين المهام (Modular Architecture). كما يُمكن تشغيله بسهولة عبر أوامر Cargo، مع دعم لاختبارات محددة وبناء نسخة محسّنة. يُعد هذا المشروع مثاليًا للمتعلمين والباحثين المهتمين بفهم آلية عمل النماذج اللغوية الحديثة دون الاعتماد على أدوات خارجية. يُشجع المساهمة من جميع المستويات، من تطوير ميزات أولية مثل حفظ النموذج على القرص، إلى تحسينات متقدمة مثل التوسع في الانتباه متعدد الرؤوس أو دعم توليد نصوص باستخدام طرق مثل top-k أو temperature scaling. بفضل فلسفة "من الصفر" (from scratch) والاعتماد على Rust فقط، يُعد RustGPT نموذجًا متكاملًا لفهم العمليات الرياضية والهندسية الكامنة وراء النماذج اللغوية الكبيرة، مع الحفاظ على الأداء والشفافية.