MiniMind在以下三方面展现显著优势:
- 极致性价比:在单张3090显卡上仅需2小时(电费约3元)即可完成26M参数GPT模型训练,远低于主流框架的硬件门槛。
- 全流程覆盖:唯一同时整合预训练、指令微调(LoRA)、强化学习(DPO)和模型蒸馏的轻量级工具,支持从数据清洗到模型部署全链路。
- 架构灵活性:基于PyTorch从零重构,无第三方接口依赖,可自由调整模型结构(如通过修改LMConfig.py调整d_model参数)。
相比于HuggingFace等平台,MiniMind更注重教育友好性,其25.8M至26M的模型规模特别适合初学者理解底层原理。
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