gpt-oss の仕組み：オープンソース LLM のアーキテクチャを理解する

2025年9月2日

gpt-oss

近年の AI 技術の急速な発展により、大規模言語モデル（LLM）は私たちの生活やビジネスに大きな変革をもたらしています。その中でも、オープンソースの LLM である gpt-oss は、透明性と自由度の高さで注目を集めています。

商用のクローズドソース LLM が多い中、gpt-oss はそのアーキテクチャを完全に公開し、開発者が自由に改良や応用ができる環境を提供しています。しかし、その仕組みは非常に複雑で、アーキテクチャの全体像を理解するのは容易ではありません。

本記事では、gpt-oss の基本的なアーキテクチャから具体的な実装例まで、段階的にわかりやすく解説していきます。これにより、オープンソース LLM の仕組みを深く理解し、実際のプロジェクトに活用できるようになるでしょう。

背景

gpt-oss とは何か

gpt-oss（GPT Open Source）は、OpenAI の GPT モデルをベースとしたオープンソースの大規模言語モデル実装です。2023 年以降、AI の民主化を目指すコミュニティによって開発が進められています。

gpt-oss の最大の特徴は、完全にオープンソースであることです。モデルの重みだけでなく、学習コード、推論エンジン、データ処理パイプラインまで、すべてのコンポーネントが公開されています。これにより、研究者や開発者は内部の仕組みを詳細に調査し、独自の改良を加えることができます。

以下の図は、gpt-oss プロジェクトの全体構成を示しています。

mermaidflowchart TB
    community[開発者コミュニティ] -->|貢献| repo[gpt-oss リポジトリ]
    repo --> model[モデル実装]
    repo --> training[学習コード]
    repo --> inference[推論エンジン]
    repo --> data[データ処理]

    model --> weights[重みファイル]
    training --> pipeline[学習パイプライン]
    inference --> api[API サーバー]
    data --> preprocessor[前処理ツール]

    weights --> deploy[デプロイメント]
    pipeline --> train_job[学習ジョブ]
    api --> application[アプリケーション]
    preprocessor --> dataset[データセット]

この図から分かるように、gpt-oss は単一のモデルではなく、包括的なエコシステムとして設計されています。

オープンソース LLM が注目される理由

オープンソース LLM が急速に注目を集める背景には、いくつかの重要な要因があります。

透明性の確保 が最も重要な理由の一つです。商用の LLM では、どのようなデータで学習され、どのような処理を行っているかがブラックボックスになっています。一方、gpt-oss では全ての処理が可視化されており、バイアスの検証や安全性の確認が可能です。

コスト効率性 も大きな魅力です。商用 API を利用する場合、大量のクエリ処理には高額な費用が必要になります。gpt-oss を自前でホスティングすることで、長期的なコスト削減が期待できます。

カスタマイズの自由度 により、特定のドメインやタスクに特化したモデルを構築できます。企業の内部データで追加学習を行ったり、特定の言語や専門分野に最適化したりすることが可能です。

以下の表で、オープンソース LLM と商用 LLM の特徴を比較します。

#	項目	オープンソース LLM	商用 LLM
1	透明性	完全公開	ブラックボックス
2	カスタマイズ	自由に改良可能	API の範囲内のみ
3	コスト	ホスティング費用のみ	従量課金
4	サポート	コミュニティベース	企業サポート
5	性能	中〜高性能	高性能
6	導入難易度	高い	低い

従来の LLM との違い

gpt-oss は従来の LLM と比較して、アーキテクチャレベルでいくつかの重要な違いがあります。

モジュラー設計 を採用しており、各コンポーネントが独立して開発・更新できるようになっています。これにより、特定の機能だけを改良したり、新しい手法を段階的に導入したりすることが容易になります。

効率性重視の実装 も特徴的です。限られた計算リソースでも動作するよう、メモリ使用量の最適化や計算効率の向上に重点が置かれています。

コミュニティ駆動の開発 により、世界中の研究者や開発者の知見が集約されています。これにより、単一企業では実現できない多様なアプローチや最適化手法が導入されています。

課題

アーキテクチャの複雑性

gpt-oss のアーキテクチャは、その高い自由度と性能を実現するために非常に複雑な構造を持っています。

多層構造による複雑性 が最も大きな課題です。トークナイザー、エンベディング層、複数の Transformer ブロック、出力層など、数十から数百のコンポーネントが相互に連携して動作します。各層の役割や相互作用を理解するには、深い技術的知識が必要です。

設定パラメータの膨大さ も問題となります。モデルサイズ、学習率、バッチサイズ、注意ヘッド数など、数百の設定項目があり、それぞれが性能に大きく影響します。最適な設定を見つけるには、大量の実験と計算リソースが必要です。

以下の図は、gpt-oss の主要コンポーネント間の複雑な依存関係を示しています。

mermaidflowchart TD
    input[入力テキスト] --> tokenizer[トークナイザー]
    tokenizer --> embedding[エンベディング層]
    embedding --> transformer1[Transformer Block 1]
    transformer1 --> transformer2[Transformer Block 2]
    transformer2 --> transformerN[Transformer Block N]
    transformerN --> output_layer[出力層]
    output_layer --> probability[確率分布]

    config[設定ファイル] --> tokenizer
    config --> embedding
    config --> transformer1
    config --> transformer2
    config --> transformerN
    config --> output_layer

    checkpoint[チェックポイント] --> embedding
    checkpoint --> transformer1
    checkpoint --> transformer2
    checkpoint --> transformerN

この図から分かるように、各コンポーネントは設定ファイルとチェックポイントの影響を受けながら、順次データを処理していきます。

理解の障壁

gpt-oss のアーキテクチャを理解する上で、開発者が直面する主要な障壁があります。

数学的背景の必要性 が最も高いハードルとなっています。線形代数、確率論、情報理論などの知識がないと、注意機構や損失関数の仕組みを理解することは困難です。

実装言語の多様性 も混乱を招きます。gpt-oss では Python、C++、CUDA など複数の言語が混在しており、それぞれの特性を理解する必要があります。特に、GPU 処理に関わる CUDA コードは、通常の Python 開発者には馴染みが薄いものです。

ドキュメントの断片化 により、情報を統合的に理解することが困難になっています。技術仕様、API リファレンス、チュートリアルが別々のリポジトリや Wiki に散在しており、全体像を把握するのに時間がかかります。

実装時の注意点

gpt-oss を実際にプロジェクトで利用する際には、いくつかの重要な注意点があります。

計算リソースの要求 は予想以上に大きくなります。小規模なモデルでも数 GB のメモリが必要で、実用的なサイズのモデルでは数十 GB の GPU メモリが必要になることがあります。事前に必要なリソースを正確に見積もることが重要です。

依存関係の管理 も複雑になりがちです。PyTorch、Transformers、CUDA ツールキットなど、多数のライブラリの特定バージョンが必要で、環境構築で多くの時間を消費することがあります。

ライセンスの遵守 にも注意が必要です。オープンソースとはいえ、Apache 2.0、MIT、GPL など異なるライセンスが混在している場合があり、商用利用時には法的な確認が必要です。

解決策

gpt-oss の基本アーキテクチャ

gpt-oss のアーキテクチャを理解するために、まずは全体的な構造から段階的に詳細を見ていきましょう。

以下の図は、gpt-oss の基本的なアーキテクチャ全体像を示しています。

mermaidflowchart LR
    subgraph input_layer["入力処理層"]
        text[テキスト入力] --> tokenizer_component[トークナイザー]
        tokenizer_component --> tokens[トークン配列]
    end

    subgraph core_model["コアモデル"]
        tokens --> embedding_layer[エンベディング層]
        embedding_layer --> transformer_stack[Transformer スタック]
        transformer_stack --> output_projection[出力投影層]
    end

    subgraph output_layer["出力処理層"]
        output_projection --> logits[ロジット]
        logits --> softmax[Softmax]
        softmax --> result[生成テキスト]
    end

この図は、入力から出力まで一連の処理フローを示しており、各層が明確に分離されていることが分かります。

Transformer 基盤の構造

gpt-oss の中核を成すのは Transformer アーキテクチャです。このアーキテクチャは、2017 年に発表された「Attention Is All You Need」論文で提案された革新的な構造をベースとしています。

自己注意機構（Self-Attention） が Transformer の最も重要な特徴です。この機構により、入力シーケンス内の任意の位置間の関係を直接的に学習できます。従来の RNN や LSTM では、長距離の依存関係を学習するのが困難でしたが、Transformer ではこの問題が解決されています。

typescript// 基本的な注意機構の実装例
class MultiHeadAttention {
  constructor(d_model: number, num_heads: number) {
    this.d_model = d_model;
    this.num_heads = num_heads;
    this.depth = d_model / num_heads;

    // 重み行列の初期化
    this.wq = new Dense(d_model);
    this.wk = new Dense(d_model);
    this.wv = new Dense(d_model);
    this.dense = new Dense(d_model);
  }
}

ポジショナルエンコーディング により、シーケンス内の位置情報が付与されます。Transformer は本来順序を考慮しない構造のため、この仕組みが文脈理解に重要な役割を果たします。

javascript// ポジショナルエンコーディングの計算
function positionalEncoding(position, d_model) {
  const angles = [];
  for (let i = 0; i < d_model; i += 2) {
    const angle = position / Math.pow(10000, i / d_model);
    angles.push(Math.sin(angle));
    angles.push(Math.cos(angle));
  }
  return angles;
}

フィードフォワードネットワーク が各 Transformer ブロック内で非線形変換を行います。これにより、複雑なパターンの学習が可能になります。

学習データ処理パイプライン

gpt-oss の学習では、大量のテキストデータを効率的に処理するためのパイプラインが重要な役割を果たします。

以下の図は、学習データの処理フローを示しています。

mermaidsequenceDiagram
    participant raw as 生データ
    participant cleaner as データクリーニング
    participant tokenizer as トークナイザー
    participant batcher as バッチ処理
    participant model as モデル

    raw->>cleaner: テキストデータ
    cleaner->>cleaner: 重複除去・品質フィルタ
    cleaner->>tokenizer: クリーニング済みデータ
    tokenizer->>tokenizer: トークン化
    tokenizer->>batcher: トークン配列
    batcher->>batcher: バッチ作成
    batcher->>model: 学習バッチ
    model->>model: 順伝播・逆伝播

データクリーニング の段階では、重複データの除去、低品質テキストのフィルタリング、有害コンテンツの除去が行われます。この処理により、モデルの性能と安全性が向上します。

python# データクリーニングの基本実装
import re
from typing import List

def clean_text(text: str) -> str:
    # HTML タグの除去
    text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text)

    # 特殊文字の正規化
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text)

    # 最小長のチェック
    if len(text.strip()) < 10:
        return None

    return text.strip()

バッチ処理 では、メモリ効率と学習安定性を両立するためのサイズ調整が行われます。

javascript// バッチ処理の実装例
class DataLoader {
  constructor(dataset, batchSize, maxLength) {
    this.dataset = dataset;
    this.batchSize = batchSize;
    this.maxLength = maxLength;
  }

  createBatch() {
    const batch = [];
    for (let i = 0; i < this.batchSize; i++) {
      const sample = this.dataset.getSample();
      if (sample.length <= this.maxLength) {
        batch.push(sample);
      }
    }
    return batch;
  }
}

推論エンジンの仕組み

gpt-oss の推論エンジンは、学習済みモデルを使用してテキスト生成を行うコンポーネントです。効率的な推論処理を実現するために、複数の最適化技術が組み込まれています。

キャッシュ機構 により、過去の計算結果を再利用して処理速度を向上させます。特に、注意機構の計算では過去のキー・バリューペアをキャッシュすることで、大幅な高速化が実現されます。

python# 推論時のキャッシュ実装例
class InferenceCache:
    def __init__(self):
        self.key_cache = {}
        self.value_cache = {}

    def get_cached_kv(self, layer_id: int):
        """過去の key-value ペアを取得"""
        return (
            self.key_cache.get(layer_id),
            self.value_cache.get(layer_id)
        )

    def update_cache(self, layer_id: int, new_key, new_value):
        """新しい key-value ペアでキャッシュを更新"""
        if layer_id in self.key_cache:
            self.key_cache[layer_id] = torch.cat([
                self.key_cache[layer_id], new_key
            ], dim=1)
        else:
            self.key_cache[layer_id] = new_key

動的バッチ処理 により、複数のリクエストを効率的に処理します。この仕組みにより、スループットの向上とレイテンシの削減を両立できます。

アーキテクチャの特徴

分散処理システム

gpt-oss は大規模な計算を効率的に処理するために、分散処理システムを採用しています。

モデル並列化 により、大きなモデルを複数の GPU に分散して配置します。各 GPU は異なる層を担当し、データのパイプライン処理により全体の計算を実行します。

以下の図は、モデル並列化の仕組みを示しています。

mermaidflowchart TB
    subgraph gpu1["GPU 1"]
        layer1[Transformer Layer 1-4]
    end

    subgraph gpu2["GPU 2"]
        layer2[Transformer Layer 5-8]
    end

    subgraph gpu3["GPU 3"]
        layer3[Transformer Layer 9-12]
    end

    input[入力データ] --> gpu1
    gpu1 --> gpu2
    gpu2 --> gpu3
    gpu3 --> output[出力結果]

    coordinator[並列処理コーディネーター] --> gpu1
    coordinator --> gpu2
    coordinator --> gpu3

この構成により、単一 GPU では処理できない大規模モデルでも効率的に動作させることができます。

データ並列化 では、同じモデルを複数の GPU で実行し、異なるデータバッチを並列処理します。

python# 分散処理の基本設定
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel

def setup_distributed():
    # 分散処理環境の初期化
    dist.init_process_group(backend='nccl')

    # GPU デバイスの設定
    local_rank = int(os.environ['LOCAL_RANK'])
    torch.cuda.set_device(local_rank)

    return local_rank

def create_distributed_model(model):
    # モデルを分散処理対応にラップ
    return DistributedDataParallel(
        model,
        device_ids=[local_rank],
        output_device=local_rank
    )

メモリ効率化技術

大規模な LLM を限られたメモリで動作させるために、gpt-oss では複数のメモリ効率化技術が実装されています。

勾配チェックポインティング により、メモリ使用量を大幅に削減できます。この技術では、順伝播時に中間結果を一部削除し、逆伝播時に必要に応じて再計算します。

typescript// 勾配チェックポインティングの実装
class CheckpointedTransformerBlock {
  constructor(config: ModelConfig) {
    this.attention = new MultiHeadAttention(config);
    this.feedforward = new FeedForward(config);
    this.useCheckpointing = config.useCheckpointing;
  }

  forward(x: Tensor): Tensor {
    if (this.useCheckpointing && this.training) {
      // チェックポイント付きで実行
      return checkpoint(this.computeBlock, x);
    } else {
      // 通常実行
      return this.computeBlock(x);
    }
  }
}

混合精度学習 では、FP16 と FP32 を使い分けてメモリ使用量を削減しながら、学習の安定性を保ちます。

python# 混合精度学習の設定
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler

scaler = GradScaler()
model = GPTModel().cuda()
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters())

for batch in dataloader:
    optimizer.zero_grad()

    # 混合精度で順伝播
    with autocast():
        outputs = model(batch)
        loss = compute_loss(outputs, batch.labels)

    # スケールした勾配で逆伝播
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

並列化手法

gpt-oss では、処理速度を最大化するために複数の並列化手法が組み合わせて使用されています。

パイプライン並列化 により、異なる層の処理を時間的にオーバーラップさせます。前の層が次のバッチを処理している間に、後の層が前のバッチを処理することで、GPU の利用効率を向上させます。

テンソル並列化 では、巨大な行列計算を複数の GPU で分散実行します。特に、フィードフォワードネットワークの重み行列を分割することで、メモリ使用量と計算時間の両方を最適化できます。

javascript// パイプライン並列化の基本制御
class PipelineStage {
  constructor(layers, stage_id) {
    this.layers = layers;
    this.stage_id = stage_id;
    this.input_queue = [];
    this.output_queue = [];
  }

  async process() {
    while (this.input_queue.length > 0) {
      const input = this.input_queue.shift();
      const output = await this.forward(input);
      this.output_queue.push(output);

      // 次のステージに送信
      this.sendToNextStage(output);
    }
  }
}

具体例

実際のコード例で理解する

gpt-oss のアーキテクチャを実際のコードを通して理解していきましょう。ここでは、モデルの初期化から推論処理まで、段階的に実装例を示します。

モデル初期化処理

gpt-oss モデルの初期化は、設定ファイルの読み込みから始まります。

python# モデル設定の読み込み
import json
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class GPTConfig:
    vocab_size: int = 50257
    n_positions: int = 1024
    n_embd: int = 768
    n_layer: int = 12
    n_head: int = 12

    @classmethod
    def from_json(cls, config_path: str):
        with open(config_path, 'r') as f:
            config_dict = json.load(f)
        return cls(**config_dict)

モデルの各コンポーネントを初期化し、重みをロードします。

python# GPT モデルの初期化
import torch
import torch.nn as nn

class GPTModel(nn.Module):
    def __init__(self, config: GPTConfig):
        super().__init__()
        self.config = config

        # エンベディング層
        self.token_embedding = nn.Embedding(
            config.vocab_size, config.n_embd
        )
        self.position_embedding = nn.Embedding(
            config.n_positions, config.n_embd
        )

        # Transformer ブロック
        self.blocks = nn.ModuleList([
            TransformerBlock(config)
            for _ in range(config.n_layer)
        ])

        # 出力層
        self.ln_f = nn.LayerNorm(config.n_embd)
        self.head = nn.Linear(config.n_embd, config.vocab_size)

事前学習済みの重みファイルがある場合の読み込み処理です。

python# 重みファイルの読み込み
def load_pretrained_weights(model, checkpoint_path):
    checkpoint = torch.load(checkpoint_path, map_location='cpu')

    # 重みの形状チェック
    model_state = model.state_dict()
    loaded_state = checkpoint['model']

    for key in model_state.keys():
        if key in loaded_state:
            if model_state[key].shape == loaded_state[key].shape:
                model_state[key] = loaded_state[key]
            else:
                print(f"Shape mismatch for {key}: "
                      f"{model_state[key].shape} vs {loaded_state[key].shape}")

    model.load_state_dict(model_state)
    return model

データローダー実装

効率的な学習のために、データローダーは並列処理とメモリ管理を最適化しています。

python# 高性能データローダーの実装
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import multiprocessing as mp

class GPTDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_files, tokenizer, max_length=1024):
        self.data_files = data_files
        self.tokenizer = tokenizer
        self.max_length = max_length
        self.samples = self._preprocess_data()

    def _preprocess_data(self):
        samples = []
        for file_path in self.data_files:
            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                text = f.read()
                # テキストをチャンクに分割
                chunks = self._split_text(text)
                samples.extend(chunks)
        return samples

    def __getitem__(self, idx):
        text = self.samples[idx]
        tokens = self.tokenizer.encode(text)

        # パディングとトランケーション
        if len(tokens) > self.max_length:
            tokens = tokens[:self.max_length]

        return {
            'input_ids': torch.tensor(tokens),
            'labels': torch.tensor(tokens)
        }

カスタムコレート関数により、バッチ処理を最適化します。

python# バッチ処理の最適化
def collate_fn(batch):
    # バッチ内の最大長を取得
    max_len = max(len(item['input_ids']) for item in batch)

    input_ids = []
    labels = []
    attention_mask = []

    for item in batch:
        # パディング処理
        padded_input = torch.zeros(max_len, dtype=torch.long)
        padded_input[:len(item['input_ids'])] = item['input_ids']

        # アテンションマスクの作成
        mask = torch.zeros(max_len, dtype=torch.bool)
        mask[:len(item['input_ids'])] = True

        input_ids.append(padded_input)
        labels.append(padded_input)
        attention_mask.append(mask)

    return {
        'input_ids': torch.stack(input_ids),
        'labels': torch.stack(labels),
        'attention_mask': torch.stack(attention_mask)
    }

推論処理の流れ

実際の推論処理では、入力テキストから段階的にトークンを生成していきます。

typescript// 推論処理のメインループ
class GPTInference {
  constructor(model: GPTModel, tokenizer: Tokenizer) {
    this.model = model;
    this.tokenizer = tokenizer;
  }

  async generate(
    prompt: string,
    maxLength: number = 100
  ): Promise<string> {
    // プロンプトのトークン化
    let tokens = this.tokenizer.encode(prompt);

    for (let i = 0; i < maxLength; i++) {
      // 現在のシーケンスから次のトークンを予測
      const logits = await this.model.forward(tokens);
      const nextToken = this.sampleToken(logits);

      tokens.push(nextToken);

      // 終了トークンの判定
      if (nextToken === this.tokenizer.eosToken) {
        break;
      }
    }

    return this.tokenizer.decode(tokens);
  }
}

サンプリング戦略により、生成されるテキストの多様性と品質を制御します。

javascript// トークンサンプリングの実装
function sampleToken(logits, temperature = 1.0, topK = 50) {
  // 温度パラメータによるスケーリング
  const scaledLogits = logits.map((x) => x / temperature);

  // Top-K フィルタリング
  const topKIndices = scaledLogits
    .map((logit, index) => ({ logit, index }))
    .sort((a, b) => b.logit - a.logit)
    .slice(0, topK);

  // ソフトマックス関数による確率変換
  const maxLogit = Math.max(
    ...topKIndices.map((x) => x.logit)
  );
  const expLogits = topKIndices.map((x) =>
    Math.exp(x.logit - maxLogit)
  );
  const sumExp = expLogits.reduce((a, b) => a + b, 0);

  // 確率的サンプリング
  const random = Math.random() * sumExp;
  let cumSum = 0;

  for (let i = 0; i < expLogits.length; i++) {
    cumSum += expLogits[i];
    if (random <= cumSum) {
      return topKIndices[i].index;
    }
  }
}

パフォーマンス最適化

gpt-oss では、実用的な性能を実現するために多層的な最適化が行われています。

計算グラフの最適化 により、不要な計算を削除し、メモリアクセスパターンを改善します。

python# 計算効率の最適化
import torch.jit

@torch.jit.script
def optimized_attention(query, key, value, mask=None):
    # Scaled Dot-Product Attention の最適化実装
    d_k = query.size(-1)
    scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(d_k)

    if mask is not None:
        scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)

    attention_weights = torch.softmax(scores, dim=-1)
    output = torch.matmul(attention_weights, value)

    return output, attention_weights

動的形状対応 により、異なる長さの入力に対して効率的に処理できます。

typescript// 動的バッチサイズ対応
class DynamicBatcher {
  constructor(maxTokens: number) {
    this.maxTokens = maxTokens;
    this.currentBatch = [];
    this.currentTokens = 0;
  }

  addRequest(request: InferenceRequest): boolean {
    const requestTokens =
      request.inputLength + request.maxNewTokens;

    if (
      this.currentTokens + requestTokens >
      this.maxTokens
    ) {
      return false; // バッチがフル
    }

    this.currentBatch.push(request);
    this.currentTokens += requestTokens;
    return true;
  }

  getBatch(): InferenceRequest[] {
    const batch = this.currentBatch;
    this.currentBatch = [];
    this.currentTokens = 0;
    return batch;
  }
}

プロファイリングとモニタリング により、実行時の性能を継続的に監視し、ボトルネックを特定します。

python# パフォーマンス監視の実装
import time
import psutil
import torch

class PerformanceMonitor:
    def __init__(self):
        self.metrics = {}

    def measure_inference(self, model, input_data):
        # GPU メモリ使用量の測定開始
        torch.cuda.reset_peak_memory_stats()
        start_memory = torch.cuda.memory_allocated()

        # 推論時間の測定
        start_time = time.time()

        with torch.no_grad():
            output = model(input_data)

        end_time = time.time()
        peak_memory = torch.cuda.max_memory_allocated()

        # メトリクスの記録
        self.metrics = {
            'inference_time': end_time - start_time,
            'memory_used': peak_memory - start_memory,
            'tokens_per_second': len(input_data) / (end_time - start_time),
            'gpu_utilization': self._get_gpu_utilization()
        }

        return output