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MiniMind开源项目 – 低成本快速训练超小语言模型

MiniMind 是一个开源 AI 项目,旨在从零开始,以极低的成本和极短的时间训练出超小语言模型。项目涵盖了从数据集清洗到模型训练的全过程,并提供了多种先进的算法和模型结构。通过...

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AI交流(进群备注:MiniMind)

MiniMind 是一个开源 AI 项目,旨在从零开始,以极低的成本和极短的时间训练出超小语言模型。项目涵盖了从数据集清洗到模型训练的全过程,并提供了多种先进的算法和模型结构。通过仅需 3 块钱成本和 2 小时,即可训练出 25.8M 的超小语言模型,最小版本体积是 GPT-3 的 1/7000,适合普通个人 GPU 快速训练。项目还拓展了视觉多模态的 VLM: MiniMind-V,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。

MiniMind的特点:

  • 1. 极低成本训练:仅需 3 块钱成本 + 2小时
  • 2. 超小模型体积:最小版本体积是 GPT-3 的 1/7000
  • 3. 轻量级模型:最普通的个人GPU也可快速训练
  • 4. 全阶段开源复现:包含大模型的极简结构、数据集清洗、预训练、监督微调、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
  • 5. 视觉多模态拓展:MiniMind-V
  • 6. 原生 PyTorch 重构: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
  • 7. 入门教程:适合 LLM 初学者

MiniMind的功能:

  • 1. 用于训练超小语言模型,适合资源有限的个人开发者
  • 2. 作为大语言模型的全阶段开源复现教程,帮助初学者入门 LLM
  • 3. 用于视觉多模态任务,如 MiniMind-V
  • 4. 用于模型蒸馏和微调,提升模型性能
  • 5. 用于直接偏好强化学习(DPO)算法的研究和应用

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