MiniMind

MiniMind 是一个开源的大语言模型（LLM）项目，由开发者 Jingyao Gong 创建，目标是通过极低的硬件成本与时间投入，使个人用户能够从零开始训练并理解大模型的基本原理。该项目完整复现了大语言模型的核心训练流程，同时显著压缩模型规模，最小版本参数量仅为 GPT-3 的约 1/7000，可在消费级 GPU 上完成训练。

MiniMind官网入口网址：https://github.com/jingyaogong/minimind

项目代码完全基于 PyTorch 从头实现，未依赖 Hugging Face Transformers 等第三方高级封装库，涵盖预训练、监督微调（SFT）、LoRA 微调以及强化学习人类反馈（RLHF）等关键阶段。所有训练脚本、数据处理工具和评估方法均公开提供，便于学习者深入掌握模型构建细节。

模型与框架支持

MiniMind 提供多个模型变体，包括基础系列 MiniMind2 以及支持图像输入的多模态扩展版本 MiniMind-V。训练好的模型可导出至 llama.cpp、vLLM、Ollama 等主流推理框架，便于在不同场景下部署和测试。

适用场景

• AI 教育：适合高校学生或自学者动手实践 LLM 全流程开发
• 研究探索：为研究人员提供轻量、透明的实验平台
• 技术验证：开发者可快速验证新算法或训练策略

通过 MiniMind，用户不仅能复现端到端的语言模型训练过程，还能在有限资源下获得对大模型架构、优化方法及训练动态的直观理解。该项目在 千流导航 中被推荐为入门大模型开发的实用开源工具。