在日常AI开发中，我们经常会遇到这样的困扰：想要快速验证一个语言模型的想法，却苦于没有足够的算力；想要深入理解模型的工作原理，却只能停留在使用第三方框架的表层；想要从零开始构建属于自己的模型，却不知从何入手。大型语言模型动辄数百亿参数的规模，不仅让个人开发者望而生畏，更让许多创新想法难以实践。
正是基于这些实际需求，MiniMind应运而生。它用最简单的方式，展示了如何用极小的成本，构建一个真正可用的语言模型。
核心特性
MiniMind通过精心的架构设计和优化，将复杂的语言模型变得简单易用，同时保持了基础的对话能力：
- 极致轻量的模型设计
• 基础版本仅有25.8M的模型体积，相比GPT-3缩小了7000倍，却依然保持流畅的对话能力和基础的理解能力
• 采用创新的模型结构设计，包含拓展共享混合专家(MoE)机制，在保持性能的同时大幅降低参数量
• 支持视觉多模态能力，通过MiniMind-V扩展实现图文理解功能，为应用提供更多可能
• 复现(蒸馏/RL)大型推理模型DeepSeek-R1的MiniMind-Reason模型，数据+模型全部开源！
- 完整的训练流程实现
- • 从数据清洗开始，提供了预训练、监督微调、LoRA微调等全流程的实现代码
- • 包含直接偏好强化学习(DPO)算法和模型蒸馏算法的完整实现，让模型优化变得透明
- • 所有核心算法均使用PyTorch原生重构，不依赖第三方框架的封装，方便学习和改进
- 开发者友好的设计理念
- • 支持单机单卡到多卡分布式训练，适应不同的硬件环境
- • 提供完整的部署方案，包括API服务和WebUI界面
- • 详细的注释和文档，让每一步实现都清晰可见
快速上手
- 环境准备
# 克隆项目git clone https://github.com/jingyaogong/minimind.git# 安装依赖pip install -r requirements.txt- 模型训练
# 预训练阶段python train_pretrain.py# 监督微调python train_full_sft.py- 启动服务
# 命令行测试python eval_model.py --load 1 --model_mode 2# 启动WebUIstreamlit run web_demo.py写在最后
MiniMind不仅是一个轻量级语言模型的实现，更是一个展示AI技术本质的项目。它用最简单的方式，让每个对AI感兴趣的人都能亲手搭建一个语言模型，理解其中的原理。在这个AI技术快速发展的时代，我们希望通过这个项目，让更多人能够参与到AI技术的创新中来，用创造的方式去理解和运用AI。
开源地址：
https://github.com/jingyaogong/minimind
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