What is MiniMind?
是否曾对 ChatGPT 等大型语言模型 (LLMs) 的热度感到兴奋，但又觉得自行训练一个模型遥不可及？巨大的规模、成本和复杂性往往构成一道屏障。虽然高级工具包很方便，但又感觉像一个“黑盒”，隐藏了底层那些令人着迷的细节。
MiniMind 的出现正是为了改变这种状况。这个由开发者 jingyaogong 创建的开源项目，将 AI 模型创建的能力直接交到你手中。想象一下，完全从零开始训练一个功能强大的 2600 万参数的 GPT 风格模型，而不仅仅是对别人的工作进行微调。再想象一下，在单张 NVIDIA 3090 GPU 上，大约只需 2 小时，花费大约 3 元人民币（不到 0.50 美元）的服务器租金就能完成。这就是 MiniMind 背后的核心理念——让每个人都能参与到基础 AI 模型训练中来。它不仅仅是一个工具，更是你了解整个 LLM 生命周期的实操指南，从原始数据到可工作的模型，尽在掌握。
主要特性
🚀 超低成本和快速训练： 在单张 NVIDIA 3090 上，大约只需 2 小时和 3 元人民币，即可从零开始训练出一个 2600 万参数的模型。这大大降低了 LLM 实践的门槛。
📚 掌握完整的 LLM 工作流程： MiniMind 提供了整个流程的开源代码：数据集清洗、tokenizer 训练、预训练、监督微调 (SFT)、LoRA 适配、直接偏好优化 (DPO)，甚至模型蒸馏。你将体验完整的旅程，而不仅仅是最后的步骤。
🔧 使用原生 PyTorch 理解核心机制： 忘掉那些不透明的抽象概念吧。MiniMind 中的所有核心算法都使用原生 PyTorch 从头开始重建。这种透明性让你能够深入研究，理解每一行代码，真正掌握这些模型内部的工作原理。
💡 使用极其轻量级的模型： MiniMind 系列专注于效率。模型小至 2580 万参数（仅为 GPT-3 等巨头的极小一部分），你可以在现成的消费级硬件上进行实际训练和实验。
📊 利用提供的高质量数据集： 通过访问为各种训练阶段（预训练、SFT、DPO、推理）策划的、经过清洗、去重和开源的数据集，更快地入门。专注于学习和构建，而不是繁琐的数据整理。
🧩 探索高级架构和技术： 在 MiniMind 框架内，试验混合专家 (MoE) 等结构，并实施 DPO 等前沿对齐技术。
👁️ 扩展到多模态 AI： 该项目包括 MiniMind-V，展示了如何将核心概念扩展到令人兴奋的视觉-语言模型领域。
⚙️ 灵活的训练和部署选项： 在单 GPU、多 GPU（DDP、DeepSpeed）上进行训练，使用
wandb进行可视化，并使用最小的 OpenAI 兼容 API 服务器或简单的 Streamlit WebUI 轻松部署训练好的模型。
如何使用 MiniMind：
深入研究 LLM 基础知识： 你是否正在学习 LLM，却觉得抽象的框架无法满足你的求知欲？克隆 MiniMind，运行预训练脚本，并逐步浏览原生 PyTorch 代码。你将对分词、注意力机制和训练循环有一个具体的了解，而这些通常被高级库所隐藏。看到模型是如何学习的，而不仅仅是它在学习。
以经济实惠的方式试验自定义模型： 想要构建一个专门用于你的爱好的小型聊天机器人，一个针对小众产品的技术支持助手，或者一个接受特定风格训练的创意写作助手吗？使用 MiniMind 的 SFT 或 LoRA 脚本和你自己策划的数据集。你可以在单个可访问的 GPU 上实现这一点，快速迭代，而无需大量的资金投入。
原型设计和教授 LLM 概念： 作为演示 AI 原理的教育者或原型设计新技术的研究人员，MiniMind 提供了一个透明、可管理的平台。向学生展示完整的训练流程，直接比较 SFT 与 DPO 的结果，或者在适合学术环境或小规模实验的规模上探索 MoE 的效率。
MiniMind 不仅仅是代码，它更是一份参与创作过程的邀请。它揭开了 LLM 训练的神秘面纱，为任何对从头开始构建 AI 感兴趣的人提供了一条实用、经济且具有深刻教育意义的道路。通过提供完整的工具包和透明的代码，MiniMind 使你能够超越 AI 的使用者，成为创造者和创新者。这是你真正理解、实验并为不断发展的人工智能世界做出贡献的机会。
More information on MiniMind
Launched
Pricing Model
Free
Starting Price
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MiniMind was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-03-29.
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