MiniMind：低成本从 0 训练 26M 的小参数GPT，值得推荐的入门 LLM 教程，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

本文介绍一个很火的 github 项目：https://github.com/jingyaogong/minimind 。通过该项目，使用个人 GPU 资源，也可以复现主流的大模型架构。该项目给 LLM 学习带来动手实践的乐趣。学习 LLM，不再因为机器资源的限制，停留在书面知识的学习。

该项目已有 18.6K star：

项目介绍

• 此开源项目旨在完全从 0 开始，仅用 3 块钱成本 + 2小时！即可训练出仅为 25.8M 的超小语言模型MiniMind。
• MiniMind系列极其轻量，最小版本体积是 GPT-3 的 ，力求做到最普通的个人 GPU 也可快速训练。
• 项目同时开源了大模型的极简结构-包含拓展共享混合专家(MoE)、数据集清洗、预训练(Pretrain)、监督微调(SFT)、LoRA微调， 直接偏好强化学习(DPO)算法、模型蒸馏算法等全过程代码。
• MiniMind 同时拓展了视觉多模态的VLM: MiniMind-V。
• 项目所有核心算法代码均从 0 使用 PyTorch 原生重构！不依赖第三方库提供的抽象接口。
• 这不仅是大语言模型的全阶段开源复现，也是一个入门LLM的教程。
• 希望此项目能为所有人提供一个抛砖引玉的示例，一起感受创造的乐趣！推动更广泛AI社区的进步！

项目包含

• MiniMind-LLM结构的全部代码（Dense+MoE模型）。
• 包含 Tokenizer 分词器详细训练代码。
• 包含 Pretrain、SFT、LoRA、RLHF-DPO、模型蒸馏的全过程训练代码。
• 收集、蒸馏、整理并清洗去重所有阶段的高质量数据集，且全部开源。
• 从0实现预训练、指令微调、LoRA、DPO强化学习，白盒模型蒸馏。关键算法几乎不依赖第三方封装的框架，且全部开源。
• 同时兼容transformers、trl、peft等第三方主流框架。
• 训练支持单机单卡、单机多卡(DDP、DeepSpeed)训练，支持wandb可视化训练流程。支持动态启停训练。
• 在第三方测评榜（C-Eval、C-MMLU、OpenBookQA等）进行模型测试。
• 实现 Openai-Api 协议的极简服务端，便于集成到第三方ChatUI使用（FastGPT、Open-WebUI等）。
• 基于 streamlit 实现最简聊天WebUI前端。
• 复现(蒸馏/RL)大型推理模型 DeepSeek-R1 的 MiniMind-Reason 模型，数据+模型全部开源！ 希望此开源项目可以帮助LLM初学者快速入门！

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