推論モデルをゼロから自作する完全動画コース、全8本・11時間分を公開

2026年10月24日、Ahead of AIの著者Sebastian Raschka氏が推論モデルの実装を扱う動画8本（計11時間）を公開した。事前学習済みのQwen3 0.6Bを用い、PythonとPyTorchで評価から蒸留までを解説する内容である。

著者のSebastian Raschka, PhD は、同氏の著書『Build a Reasoning Model (From Scratch)』に対応する動画を全8本・11時間分まとめて公開した。著者はAhead of AIで推論モデルについて2年間にわたり書いてきたとされる。

動画コースの内容

動画は事前学習済みのLLMから出発し、それを評価して改善する手法をPythonとPyTorchで実装する構成である。第1本では、uvを用いたPythonの依存関係のインストールなど環境構築を扱う。

教材では、小規模な事前学習済みQwen3モデル（0.6B）を中心に進める。評価には MATH-500 データセットを用いる。

扱われる手法

動画では、以下の手法を実装する。

• 推論時スケーリング（inference-time scaling）
• RLVRと簡略化したGRPOによる強化学習
• DeepSeek R1の教師生成回答を用いた蒸留（対象はMATHデータセット）

関連リソース

書籍はManningとAmazonから入手できる。著者はLinkedIn Learningでも約90分のAI Reasoning Modelsコースを提供している。

LinkedIn Learningのコースは、リンク経由でアクセスすると24時間無料で受講でき、LinkedIn Premiumの契約は不要とされる。元記事では、LLM、推論モデル、エージェントハーネスの関係も説明されている。著者は短い休止期間に入るとしている。

筆者の見立て

• 推論モデルは今なお従来どおり重要だと論じている。
• 著者の経験に基づき、PyTorchで実装しながら学ぶことが仕組みを理解する最善の方法だと論じている。
• 推論モデルは現代のLLMエージェントを理解する上で重要な要素だと解釈している。
• より高性能であることから、エージェントにおいて推論モデルがより一般的な選択肢だと解釈している。

この記事は元記事の事実のみに基づいて自動生成されました。

出典

• Ahead of AI「Build Your Own Reasoning Model: A Full Video Course」 https://magazine.sebastianraschka.com/p/building-reasoning-models （Manning、Amazon、LinkedIn Learning の報道による）