Chapter 01

项目概览

中文 | English

此开源项目旨在完全从 0 开始，仅用 3 块钱成本与 2 小时训练时间，即可训练出规模约为 64M 的超小语言模型 MiniMind。
MiniMind 系列极其轻量，主线最小版本体积约为 GPT-3 的 $\frac{1}{2700}$ ，力求让普通个人 GPU 也能快速完成训练与复现。
项目同时开源了大模型的极简结构与完整训练链路，覆盖 MoE、数据清洗、预训练（Pretrain）、监督微调（SFT）、LoRA、RLHF（DPO）、RLAIF（PPO / GRPO / CISPO）、Tool Use、Agentic RL、自适应思考与模型蒸馏等全过程代码。
MiniMind 同时拓展了视觉模态模型 MiniMind-V、多模态 Omni 模型 MiniMind-O、扩散语言模型（MiniMind-dLM）、线性模型（MiniMind-Linear），详见 Discussion。
项目所有核心算法代码均从 0 使用 PyTorch 原生实现，不依赖第三方库提供的高层抽象接口。
这不仅是一个大语言模型全阶段开源复现项目，也是一套面向 LLM 入门与实践的教程。
希望此项目能为更多人提供一个可复现、可理解、可扩展的起点，一起感受创造的乐趣，并推动更广泛 AI 社区的进步。

注：本项目基于 Apache 2.0 协议开源，完全免费。“2 小时” 指 SFT 阶段在单张 NVIDIA 3090 上跑完 1 epoch 的实测耗时，“3 块钱” 指对应时段的 GPU 租用成本。

minimind-3

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此开源项目旨在完全从 0 开始，仅用 3 块钱成本与 2 小时训练时间，即可训练出规模约为 64M 的超小语言模型 MiniMind。
MiniMind 系列极其轻量，主线最小版本体积约为 GPT-3 的 $\frac{1}{2700}$ ，力求让普通个人 GPU 也能快速完成训练与复现。
项目同时开源了大模型的极简结构与完整训练链路，覆盖 MoE、数据清洗、预训练（Pretrain）、监督微调（SFT）、LoRA、RLHF（DPO）、RLAIF（PPO / GRPO / CISPO）、Tool Use、Agentic RL、自适应思考与模型蒸馏等全过程代码。
MiniMind 同时拓展了视觉模态模型 MiniMind-V、多模态 Omni 模型 MiniMind-O、扩散语言模型（MiniMind-dLM）、线性模型（MiniMind-Linear），详见 Discussion。
项目所有核心算法代码均从 0 使用 PyTorch 原生实现，不依赖第三方库提供的高层抽象接口。
这不仅是一个大语言模型全阶段开源复现项目，也是一套面向 LLM 入门与实践的教程。
希望此项目能为更多人提供一个可复现、可理解、可扩展的起点，一起感受创造的乐趣，并推动更广泛 AI 社区的进步。

注：本项目基于 Apache 2.0 协议开源，完全免费。“2 小时” 指 SFT 阶段在单张 NVIDIA 3090 上跑完 1 epoch 的实测耗时，“3 块钱” 指对应时段的 GPU 租用成本。

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