O MiniMind demonstra vantagens significativas nas três áreas a seguir:
- A melhor relação preço/desempenhoO treinamento do modelo GPT de 26 milhões de parâmetros pode ser concluído em apenas 2 horas em uma única placa de vídeo 3090 (o custo da eletricidade é de cerca de US$ 3), o que está muito abaixo do limite de hardware das estruturas convencionais.
- Cobertura total do processoA única ferramenta leve que integra simultaneamente pré-treinamento, ajuste fino de instruções (LoRA), aprendizado por reforço (DPO) e destilação de modelos, oferecendo suporte a todo o vínculo, desde a limpeza dos dados até a implantação do modelo.
- Flexibilidade arquitetônicaRefatorado do zero com base no PyTorch, sem dependências de interface de terceiros, livre para ajustar a estrutura do modelo (por exemplo, ajustar o parâmetro d_model modificando o LMConfig.py).
Em comparação com plataformas como a HuggingFace, a MiniMind se concentra mais naFacilidade educacionalSeu tamanho de modelo de 25,8M a 26M é particularmente adequado para que os iniciantes entendam os princípios subjacentes.
Essa resposta foi extraída do artigoMiniMind: 2 horas de treinamento do zero com a ferramenta de código aberto GPT de parâmetros 26MO
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