MiniMind — 2 小时从零训练 26M 参数 GPT 模型（42.7k ⭐）
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2026/3/24
MiniMind 是什么？
MiniMind 是一个极简的 GPT 语言模型训练项目，GitHub 已获 42,700+ 星。它用最精简的代码实现了完整的 GPT 架构，让你能在约 2 小时内从零训练出一个 26M 参数的语言模型，是目前最受好评的 LLM 原理学习项目之一。
核心价值
- 极简实现：核心代码仅数百行，清晰呈现 Transformer 每个组件的本质
- 快速上手：单卡 GPU 2 小时完成训练，门槛极低
- 完整流程：数据处理 → 模型定义 → 预训练 → SFT 微调 → RLHF 全覆盖
- 中文友好：专门针对中文语料优化，含完整中文训练数据集
学习路径
第一步：理解 Tokenizer（BPE 分词）
第二步：实现 Attention 机制（含 RoPE 位置编码）
第三步：堆叠 Transformer Block
第四步：在语料上预训练
第五步：用指令数据 SFT 微调
第六步：（可选）DPO/GRPO 对齐
硬件要求
- 最低：单张 RTX 3060 (12GB)，训练约 2 小时
- 推荐：RTX 4090 或 A100，30 分钟内完成
适合人群
- 想从原理级别理解 GPT/ChatGPT 的开发者
- 准备大模型相关面试的求职者
- 高校 NLP/深度学习课程实践项目
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