GitHub上で公開されている「RustGPT」は、純粋なRust言語で構築されたTransformerベースの大規模言語モデル（LLM）実装プロジェクトである。外部の機械学習フレームワーク（PyTorchやTensorFlowなど）を一切使用せず、ndarrayライブラリのみで行列演算を実現しており、AI開発の基盤を「ゼロから」学ぶための教育的・実験的プロジェクトとして注目されている。 このプロジェクトでは、テキストの事実補完（pre-training）と会話型AIへの微調整（instruction tuning）の2段階でモデルを学習。具体的には、「太陽は東から昇る」「雨は雲中の水蒸気が凝縮して発生する」など、基本的な世界知識を学習し、その後、「山はどのように形成されるか？」といった会話形式の質問に応答する能力を身に付ける。学習後はインタラクティブモードで直接テスト可能で、自然な応答が生成される。 モデルの構造は、入力テキスト → トークン化 → 埋め込み表現 → 3層のTransformerブロック（自己注意機構＋前向きネットワーク） → 出力投影 → 語彙予測の流れ。各モジュールは明確に分離されており、src/llm.rsが学習ロジックの中心、src/main.rsがデータ準備とトレーニングパイプラインを担当する。 技術的には、埋め込み次元128、隠れ層次元256、最大シーケンス長80トークン、Adam最適化、勾配クリッピング（L2ノルム5.0）を採用。学習率は事前学習で0.0005、微調整で0.0001と設定。すべてのコンポーネントにテストが用意されており、cargo testで完全な検証が可能。 開発者向けには、モデルの保存・読み込み、サンプリングの高度化（top-k、温度調整）、パフォーマンス最適化（SIMD、並列学習）といった課題が掲げられており、初心者から上級者まで参加可能な学習環境として設計されている。このプロジェクトは、現代のLLMがどのように動いているかを理解する上で、非常に価値のある実践的教材となっている。