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Show HN: ブートセクターに居住する言語モデル

2026/10/31 21:58

Show HN: ブートセクターに居住する言語モデル

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元のHacker News記事へ ↗
要約▶

Japanese Translation:

本プロジェクトでは、OS や C ランタイムの必要性を排除し、512 バイトのマスタ・ブート記録 (MBR) から直接コンピュータを起動可能な軽量なニューラルネットワークを導入します。このシステムは、初期の 386 プロセッサで 16 ビット実モード下で動作し、偽の 

dmesg
ログ（タイムスタンプ、PCI バー、ACPI イベントを含む）を生成することで、完全に機能しているかの見えるリアルな Linux ブートシーケンスをシミュレートします。モデルは int8 アーキテクチャわずか 11.5 キロバイトを使用し、初期の 23 セクター読み取り後にディスクセクタ割り込み（int 13h）を通じて必要なウェイトを読み込みます。一般的なテキスト生成器とは異なり、本システムは物語ではなくブートログの捏造に特化して訓練されています。Oscar Toledo のブートセクターゲームや「sectorllm」プロジェクトのような歴史的な革新を継承しつつ、ハードウェア初期化シーケンスの模倣に厳格に焦点を当てています。設定には Nasm や QEMU といった特定のツールが必要で、ディスクイメージを含む標準的な USB スティック上に自立的な AI を構築できます。ユーザーは 
disk.img
を USB スティックに書き込むことで、任意の BIOS ベースのマシンで実行できますが、アクティブセッションはモニターソケットによるヘッドレスな QEMU レコーディングを含み、キー入力により再ブートが発生します。コンパイルには Python ツール（NumPy）とシェルスクリプト（
build.sh
, 
run.sh
）が必要ですが、このプロジェクトはミニマルコンピューティングと高度な人工知能の驚くべき融合を代表し、従来のシステムアーキテクチャの定義に挑戦しています。

本文

PC 起動のためのニューラルネットワーク：MBR は AI で記述されています

マスターブートレコード（MBR）は、手書きの 512 バイトアセンブリ言語で記述された特殊なプログラムです。 この領域には通常、OS や C ランタイムが存在しないはずですが、以下の驚異的な挙動を示します。

  • モデル読み込み: 後続の 23 セクターから約 11.5KB の int8 形式のモデルを読み込みます。
  • 動作環境: 386 プロセッサ上で 16 ビットリアルモードを実行します。
  • 「夢見る」ログ出力: 機械は決して存在しなかったハードウェアに対する時刻スタンプ、PCI バース（アドレスマッピング）、ACPI イベントなどの Linux ブートログを生成します。

モデルの特性と出力品質

このモデルには以下の制約があります：

  • 文脈長：8 文字
  • 構造：隠れ層が 1 つのみ

これらの制限にもかかわらず、以下のような高品質な「ハルシネーション（幻覚）」ログを出力します。

[  2.283888] pci 0000:01:01.4: [1b36:0a35] ryndrde c4128 6422 Vveine
[  1.953886] pci 0000:01:1f.2: reg 0x10: [mem 0x7e4515e5-0x2d766c27] usbbore: reg
[  0.206596] Command line: BOOT_IMAGE=/vmlinu -5.5.2-1-generic gcc version 13.3.0, GNU ld ...
[  1.815765] ACPI: PCI Interrupt Link [LNKA: v/s.xos212
[  1.883084] NET: Registered protocol family 16

実行方法

以下の手順で環境を構築し、モデルを実行・録画します。

1. 環境準備

brew install nasm qemu
python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install numpy

2. ビルドと実行

./build.sh
./run.sh

3. ディスクイメージの使用法

  • disk.img
    は通常のブートイメージです。
  • USB メモリへの書き込み: 
    dd if=disk.img of=/dev/usb_device_name bs=512 count=...
    (※BIOS 搭載機器から USB を起動すると動作します)

注意: このコードは自身のセクターのみを読み取ります。文字列や重み、語彙テーブルなどは**データセクター（次のセクター）**に格納されており、推論処理と BIOS の下処理を合計 510 バイトという極限サイズに収めています。

各部分の詳細実装

プロジェクト構成ファイルごとの役割です。

  • corpus_gen.py
    :

    • 3MB 規模の架空の 
      dmesg
      ログを生成します。
    • カーネルバージョンとディスクはブートセッションごとに固定されます。
    • 理由: 実際のブートログには反復的なパターンが含まれており、その微細な反復性を学習する小さなモデルこそが「健全」に見えるからです。

  • train.py
    :

    • モデルトレーニング（文字埋め込み、1 層隠れ層、ソフトマックス出力）。
    • int8 量子化: すべての値を 2 のべき乗を持つスケール因子を用いて int8 に変換します。
    • アセンブリ最適化: ブートセクター全体で 
      imul
      と単一の 
      idiv
      を用いて前方伝播を実行可能にします。
    • 検証: Python の出力とブートセクターの出力を文字単位で比較・差分確認し、両者は完全に一致することが確認されています（LCG サンプリャーも同様に正確に実装）。

  • boot.asm
    :

    • 全体の実行コードです。
    • セクタ 
      13h
      で重みを読み込み、セクタ 
      10h
      で表示を行います。
    • cdq
      /
      idiv
      を用いてソフトクリップ活性化関数を計算します。
    • タイマーでシードされたノイズを用いた 
      argmax
      サンプリングを実行し、キー入力を検知してマシンを再起動させます。

  • record.py
    :

    • ウィンドウなし（ヘッドレス）の QEMU からモニターソケットを通じてデモ GIF を記録します。

先行技術と比較

ブートセクタージャンル史

この分野は古く、光栄な歴史を持ちます。Oscar Toledo 氏はチェスゲーム、動く OS、BASIC インタプリタなどを実装しており、512 バイト以内への C コンパイラ埋め込みなどの挑戦も存在します。

類似プロジェクトとの比較

プロジェクト名概要特徴
sectorllm約 1.2KB のリアルモードアセンブリKarpathy氏の 
stories260K
モデルを実行。5 つの層を持つアテンション機構を含む本物の LLaMA2 トランスフォーマーを起動します。
sectorlisp-nnLisp インタプリタ上のネットワーク起動時に TensorFlow でトレーニングされたネットワークを実行し、UEFI アプリとして LLaMA クラスモデルを直接起動するものもあります。
bootgpt (本記事)真逆のアプローチエンジン全体が 510 バイトの MBR に収まり、重みや文字列は次のセクターに格納します。
一般的な物語生成者ではなく、起動させるマシンのブートログを「幻覚」させるために訓練された極めて小さな文字レベルのネットワークです。

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