8K star！从0开始，动手训练一个大语言模型

想要学习AI或者进入AI领域，那大模型是一个不能不了解的方向，但是怎么样才能真的把大模型掌握清楚呢？我觉得一个最好的方式就是亲自动手去训练一个大语言模型。

今天我们要分享的开源项目，它就希望可以带领你从头开始，在0基础的情况下，亲自动手来训练一个微型的大语言模型，让你从实践中获得真知，它就是：MiniMind

MiniMind 是什么？

大语言模型（LLM）领域，如 GPT、LLaMA、GLM 等，虽然它们效果惊艳， 但动辄10 Bilion庞大的模型参数个人设备显存远不够训练，甚至推理困难。 几乎所有人都不会只满足于用Lora等方案fine-tuing大模型学会一些新的指令， 这约等于在教牛顿玩21世纪的智能手机，然而，这远远脱离了学习物理本身的奥妙。 此外，卖课付费订阅的营销号漏洞百出的一知半解讲解AI的教程遍地， 让理解LLM的优质内容雪上加霜，严重阻碍了学习者。

minimind希望可以带领你在完全从0开始的情况下，最快仅用3小时！即可训练出仅为26.88M大小的微型语言模型MiniMind。项目作者的初衷就是帮助大家理解大模型，避免被网络上一些低质量AI教程的一知半解讲解所误导。

MiniMind极其轻量，最小版本体积约是 GPT3 的 17000，力求做到最普通的个人GPU也可快速推理甚至训练。

你别看minimind训练的是一个小模型，但是项目包含的内容很全面，它发布了大模型极简结构，数据集清洗和预处理、监督预训练(Pretrain)、有监督指令微调(SFT)、低秩自适应(LoRA) 微调，无奖励强化学习直接偏好对齐(DPO)的全阶段代码，也包含拓展共享混合专家(MoE) 的稀疏模型；拓展视觉多模态VLM。

快速开始

快速测试

项目在 huggingface上提供了训练好的示例模型，可以先快速开始来测试一下。

首先下载模型到本地

# step 1git clone https://huggingface.co/jingyaogong/minimind-v1

然后执行python脚本来评估

# step 2python 2-eval.py

或者启动streamlit，启动网页聊天界面

# or step 3, use streamlitstreamlit run fast_inference.py

快速训练

• 0、克隆项目代码

  git clone https://github.com/jingyaogong/minimind.gitcd minimind

• 1、环境安装

  pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``````plaintext # 测试torch是否可用cudaimport torchprint(torch.cuda.is_available())

• 2、如果你需要自己训练

• 2.1 下载数据集下载地址放到./dataset目录下

• 2.2python data_process.py处理数据集，例如pretrain数据提前进行token-encoder、sft数据集抽离qa到csv文件

• 2.3 在./model/LMConfig.py中调整model的参数配置

  这里仅需调整dim和n_layers和use_moe参数，分别是(512+8)或(768+16)，对应于minimind-v1-small和minimind-v1

• 2.4python 1-pretrain.py执行预训练，得到pretrain_*.pth作为预训练的输出权重

• 2.5python 3-full_sft.py执行指令微调，得到full_sft_*.pth作为指令微调的输出权重

• 2.6python 4-lora_sft.py执行lora微调（非必须）

• 2.7python 5-dpo_train.py执行DPO人类偏好强化学习对齐（非必须）

• 3、测试模型推理效果

• 确保需要使用的，训练完成的参数权重.pth文件位于./out/目录下

• 也可以直接去训练完成的模型权重下载使用我训练好的.pth权重文件

  minimind/out├── multi_chat│ ├── full_sft_512.pth│ ├── full_sft_512_moe.pth│ └── full_sft_768.pth├── single_chat│ ├── full_sft_512.pth│ ├── full_sft_512_moe.pth│ └── full_sft_768.pth├── pretrain_768.pth├── pretrain_512_moe.pth├── pretrain_512.pth

• python 0-eval_pretrain.py测试预训练模型的接龙效果

• python 2-eval.py测试模型的对话效果

MiniMind架构

MiniMind的整体结构一致，只是在RoPE计算、推理函数和FFN层的代码上做了一些小调整。 其结构如下图：

结语

相比于把它当成大模型的开源实现，我更建议把它当做大语言模型的入门课程，通过实际了解训练大语言模型的各个环境，可以让你更深入的理解和掌握大模型。但是我也看了一下讨论，想要自己实际去训一个模型，还是至少也得3060以上的卡，也至少要大几个小时，如果 再低的配置，时间就很难接受了。所以我觉得还是先了解知识会更实际一些。

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