三小时训练你的专属GPT？MiniMind让大模型触手可及！

厌倦了动辄数十亿参数的大模型，只能望而却步？渴望亲手训练一个属于自己的GPT，却苦于资源限制？ 别担心，MiniMind来了！

这个由jingyaogong开源的项目，彻底颠覆了大模型训练的门槛。它能让你在短短三小时内，从零开始训练一个仅有26MB的小参数GPT模型——是的，你没听错，只需要你的个人显卡就能完成！

它解决了什么问题？

MiniMind 主要解决了两个问题：一是大型语言模型训练资源需求过高，个人难以参与；二是高质量的LLM入门教程缺乏。它提供了一个轻量级的模型、完整的训练代码以及清晰的教程，让每个人都能体验大模型训练的乐趣，并深入理解其背后的原理。

目标群体是谁？

MiniMind 非常适合：

  • LLM入门学习者: 无需高深的知识储备，就能快速上手，亲身实践大模型的训练过程。
  • 资源受限的研究者: 在个人设备上即可进行训练和推理，降低研究成本。
  • 对AI充满好奇的爱好者: 体验从零到一的模型训练，感受技术的魅力。

如何使用？

  1. 克隆项目: git clone https://github.com/jingyaogong/minimind.git
  2. 安装依赖: pip install -r requirements.txt (最好使用国内镜像源)
  3. 准备数据: 下载项目提供的预训练和微调数据集。
  4. 训练模型: 运行相应的Python脚本 ( 1-pretrain.py, 3-full_sft.py, 等等)，根据你的硬件配置选择单卡或多卡训练模式。
  5. 测试推理: 使用提供的脚本测试你的训练成果。

核心内容是什么？

MiniMind 项目提供了完整的代码，涵盖了大模型训练的各个阶段：数据清洗和预处理、监督预训练 (Pretrain)、有监督指令微调 (SFT)、低秩自适应 (LoRA) 微调以及无奖励强化学习直接偏好对齐 (DPO)。它还包含了多种模型架构，例如密集型模型和混合专家 (MoE) 模型，以及扩展的视觉多模态版本 MiniMind-V。

访问地址和更多信息:

你可以访问GitHub 仓库 获取项目代码、文档和更多细节，也可以访问作者的网站 了解更多信息。

MiniMind 不仅仅是一个开源项目，更是一个深入了解大模型技术的绝佳途径。无论你是经验丰富的研究者，还是对AI充满好奇的初学者，都值得一试！ 快来加入 MiniMind 的世界，开启你的大模型探索之旅吧！