Ein vollständig in Rust implementiertes, transformerbasiertes Großes Sprachmodell (LLM), das ohne externe Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow auskommt, wird durch das Projekt RustGPT vorgestellt. Entwickelt von tekaratzas, zeigt dieses Projekt, wie ein modernes LLM von Grund auf in Rust erstellt werden kann – ausschließlich mit der Bibliothek ndarray für Matrixoperationen. Das Modell umfasst eine modulare Architektur mit klarer Trennung der Verantwortlichkeiten und ermöglicht sowohl das Pre-Training auf faktischen Texten als auch die Instruction-Tuning-Phase zur Verbesserung der Konversationseigenschaften. Die Implementierung beginnt mit der Tokenisierung von Eingabetexten und führt über Embeddings, mehrere Transformer-Blöcke (bestehend aus Multi-Head-Attention und Feed-Forward-Netzwerken) bis hin zur Output-Projektion, die Vorhersagen für das nächste Token erzeugt. Die Architektur umfasst drei Transformer-Blöcke, eine Embedding-Dimension von 128, eine verborgene Dimension von 256 und eine maximale Sequenzlänge von 80 Tokens. Die Trainingsphase erfolgt in zwei Schritten: Zunächst wird das Modell auf Fakten wie „Die Sonne geht im Osten auf“ prätrainiert, um allgemeines Wissen zu erwerben. Anschließend wird es mit interaktiven Dialogbeispielen instruiert, um auf Fragen wie „Wie entstehen Berge?“ angemessen zu antworten – mit Antworten wie „Berge entstehen durch tektonische Kräfte oder Vulkane über lange geologische Zeiträume“. Technisch basiert das Modell auf einer vollständigen Backpropagation mit Gradient Clipping (L2-Norm bis 5,0), dem Adam-Optimierer und Cross-Entropy-Loss. Die Implementierung ist komplett testgetrieben: Jedes Modul – von der Selbst-Attention bis zur Layer-Normalisierung – verfügt über umfassende Tests. Die Interaktion erfolgt über eine interaktive Konsole, in der Nutzer Eingaben tätigen und die Antwort des Modells direkt sehen können. Für Entwickler steht eine klare Anleitung zur Verfügung, inklusive cargo run zum Starten des Trainings und cargo test zur Validierung einzelner Komponenten. Ein besonderer Vorteil liegt in der reinen Rust-Implementierung ohne Abhängigkeiten zu anderen ML-Frameworks. Dies macht das Projekt ideal zum Lernen der zugrunde liegenden Mechanismen moderner LLMs: Transformer-Architektur, Backpropagation, Tokenisierung, Optimierung und Textgenerierung. Gleichzeitig bietet es Raum für Erweiterungen wie Persistenz von Modellparametern, verbesserte Sampling-Strategien (z. B. top-k, top-p, Temperatur), Performance-Optimierungen durch SIMD oder Parallelisierung und die Integration fortschrittlicher Architekturen wie RoPE. Industrielle Experten schätzen das Projekt als hervorragendes Lerninstrument, das tiefes Verständnis für die Funktionsweise von LLMs fördert – besonders für Entwickler, die sich für maschinelles Lernen in systemnahen Sprachen wie Rust interessieren. Es demonstriert, dass moderne KI-Systeme auch ohne große Frameworks realisiert werden können. Für die Zukunft sind vor allem Verbesserungen im Bereich der Datenaufbereitung, der Trainingsvisualisierung und der Interpretierbarkeit gefragt. Das Projekt ist offen für Beiträge – von Anfängern bis zu Fortgeschrittenen – und bleibt konsequent auf dem Prinzip „vom Nullpunkt aus“.