Sebastian Raschka

Sebastian Raschkaについて

Sebastian Raschkaは、Lightning AIのStaff Research Engineerであり、機械学習コミュニティで最も影響力のある教育者の一人である。Build a Large Language Model from ScratchやBuild a Reasoning Model from Scratchなど、広く使用されている教科書の著者であり、AIを理解する最良の方法は自分で実装することだという哲学を体現している。

以前はウィスコンシン大学マディソン校の統計学の助教授（2018〜2023年）であったが、Lightning AIでのLLMの研究開発にフルタイムで集中するために学界を去った。彼の仕事は最先端の研究と実践的な実装の橋渡しをし、コード駆動の説明を通じて複雑なトピックをわかりやすくしている。

ニュースレターAhead of AIや教育用YouTubeコースにより、LLMが実装レベルでどのように機能するかを理解したい実務者にとって不可欠なリソースとなっている。

キャリアハイライト

• Lightning AI Staff Research Engineer（2022年〜現在）
• 元ウィスコンシン大学マディソン校統計学助教授（2018〜2023年）
• Build a Large Language Model from Scratch著者（ベストセラー）
• Build a Reasoning Model from Scratch著者
• Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn著者
• Ahead of AIニュースレターおよび教育コースのクリエイター
• AI研究・エンジニアリングで10年以上の経験

注目すべき見解

2026年のAI競争について

Raschkaは、AIにおける一人勝ちの論調に反論し、研究者が企業やラボ間を移動するためアイデアはもはや独自のものではないと強調する。真の競争優位性は秘密の技術ではなく、計算予算とハードウェアへのアクセスにある。

エージェントのインターフェース課題について

自律型エージェントの根本的な仕様問題を提起：LLMがタスクを実行できるとしても、非構造化環境でユーザーはどのように複雑な目標を伝えるのか？コーディングは環境が明確に定義されているため機能するが、汎用エージェントはより困難なインターフェース設計の問題に直面している。

AIツールの使い方について

実用的なマルチモデルアプローチを説明：素早い検索にはChatGPTの高速モード、徹底的なドキュメントチェックにはProモード、大量のドキュメントから情報を見つけるようなロングコンテキストタスクにはGemini。コーディング支援にはCodex VS Codeプラグインを使用しながら、プロセスのコントロールを維持している。

主要な引用

• "I don't think nowadays in 2026 that there will be any company who has access to a technology that no other company has access to. Researchers are frequently changing jobs, changing labs, they rotate."（2026年の現在、他の企業がアクセスできない技術を持つ企業はないと思います。研究者は頻繁に転職し、ラボを変え、ローテーションしています。） -- AI競争について
• "The problem is for arbitrary tasks, you still have to specify what you want your LLM to do. What is the environment? How do you specify?"（問題は、任意のタスクにおいて、LLMに何をさせたいかをまだ明確にしなければならないことです。環境は何か？どう指定するか？） -- エージェントについて
• "I use it until it breaks and then I explore other options."（壊れるまで使って、それから他の選択肢を探ります。） -- モデル切り替えについて

関連トピック

• スケーリング則 - AI進歩の分析における中心テーマ
• AIエージェント - 仕様の課題を議論
• 事前学習 - 事前学習の計算資源の継続的な重要性を説明