MiniMind低成本小型GPT训练项目，2小时极速构建26M参数语言模型

MiniMind：2小时从零训练26M参数的小型GPT！

你是否曾经被大语言模型高昂的训练成本和复杂的实现细节所困扰？MiniMind 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个完全从零开始、使用 PyTorch 原生代码实现的小型语言模型项目，可以帮助开发者和学习者在极低的成本下，亲身体验从零构建语言模型的全过程。本文将带你全面了解这个潜力新星。

截至收录：
MiniMind项目stars数：28134
MiniMind项目forks数：3307

MiniMind项目目录截图

MiniMind项目核心亮点

• 🚀 极低成本训练：仅需3元人民币和2小时时间，即可在单张NVIDIA 3090显卡上完成26M参数模型的训练。
• 🧩 全流程开源：涵盖预训练、监督微调、LoRA、DPO强化学习、模型蒸馏等大模型训练全阶段代码。
• 📚 高质量数据集：提供经过精心清洗和整理的中英文训练数据集，全部开源可用。
• 🔧 原生代码实现：所有核心算法均使用PyTorch原生代码从零实现，不依赖第三方抽象接口。

MiniMind项目快速开始

只需几步，你就能在本地运行起 MiniMind：
1. 环境准备：

git clone https://github.com/jingyaogong/minimind.git
cd minimind
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

1. 测试已有模型：

   git clone https://huggingface.co/jingyaogong/MiniMind2
   python eval_model.py --load 1 --model_mode 2

2. 从零开始训练：

   cd trainer
   python train_pretrain.py  # 预训练
   python train_full_sft.py  # 监督微调

MiniMind项目应用场景

• LLM学习入门：为初学者提供完整的大语言模型学习路径，从理解每一行代码开始。
• 低成本实验验证：研究人员可以用极低成本验证新的训练方法和模型架构。
• 垂直领域定制：通过LoRA等技术快速为特定领域定制专用模型。
• 教学演示：教育机构可以用作人工智能和自然语言处理课程的实践教材。

用户案例：目前已有众多AI学习者和研究者在使用 MiniMind 来深入理解大语言模型的内部机制。

MiniMind项目链接

jingyaogong / minimind项目地址：https://github.com/jingyaogong/minimind

本文地址：https://www.tgoos.com/17069