MiniMind

MiniMind简介

MiniMind 是一个开源的超小型语言模型项目，旨在为个人开发者提供低成本、易上手的语言模型训练方案。其轻量级设计使得最小版本仅需 25.8M 参数，体积仅为 GPT-3 的 1/7000，能够在普通 GPU 上高效运行。MiniMind 提供完整的训练流程代码，涵盖预训练、监督微调、LoRA 微调、强化学习及模型蒸馏，并支持多模态能力（如视觉语言模型 MiniMind-V）。项目兼容主流框架如 Transformers 和 PEFT，同时开放了高质量数据集和自定义分词器，便于初学者快速入门。

MiniMind的核心功能

• 低门槛模型训练：
  • 成本可控：基于 NVIDIA 3090 GPU，仅需约 3 元人民币即可完成训练。
  • 训练速度快：从零开始训练可在 2 小时内完成。
  • 轻量化架构：最小模型参数量仅为 25.8M，适合在普通设备上部署。
• 全流程开源：提供完整的训练代码，覆盖预训练、监督微调（SFT）、LoRA 微调、直接偏好优化（DPO）和模型蒸馏。所有算法均基于 PyTorch 原生实现，便于学习与扩展。
• 多样化的训练技术：
  • 混合专家（MoE）架构：动态分配计算资源，提升小模型的训练效率。
  • 直接偏好优化（DPO）：无需复杂奖励模型，依据人类偏好优化输出。
  • 多模态支持：支持图像与文本交互（MiniMind-V），拓展应用场景。

MiniMind的技术原理

• Transformer 架构：采用 Decoder-Only 结构，结合预标准化（Pre-Norm）和 RMSNorm 归一化方法，使用 SwiGLU 激活函数替代 ReLU，提高训练效率。
• 混合专家（MoE）技术：在前馈网络中引入专家模块，根据任务动态分配计算资源，增强模型表现。
• 轻量化训练流程：
  • 预训练：利用高质量文本数据进行无监督学习。
  • 监督微调：通过对话模板优化模型的交互能力。
  • LoRA 微调：通过低秩矩阵更新少量参数，快速适应特定任务。
  • 直接偏好优化（DPO）：基于人类偏好数据优化输出质量。
  • 模型蒸馏：模仿大模型行为，提升小模型性能。

MiniMind项目信息

• 项目官网：https://jingyaogong.github.io/minimind/
• GitHub仓库：https://github.com/jingyaogong/minimind
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/jingyaogong/minimind

MiniMind的应用场景

• AI初学者与学生：适用于毕业设计或学术研究。
• 个人开发者：帮助资源有限的开发者快速构建AI应用。
• 垂直领域专业人士：如医疗、法律、教育等，可用于开发专业助手。
• 小型团队与创业者：适合开发最小可行产品（MVP）。
• 技术爱好者：用于探索智能聊天机器人或多模态应用。