MiniMind 项目文档；周榜为发现线索 · 首次发现 2026-09-06
MiniMind：拆开小模型的训练过程
MiniMind 用小模型和教学代码展示训练过程，适合分清预训练与监督微调分别做什么。
从预训练学到监督微调
MiniMind 用约 64M 参数的小模型和教学代码展示训练流程，包括预训练和监督微调。前者建立基础，后者让模型学习更明确的任务行为，适合沿代码理解不同阶段。
“两小时”对应哪一段
维护者记录的“两小时”指单张 RTX 3090 上一轮监督微调，不是完整训练的总时间。复现耗时还会受数据、批量大小、代码版本和硬件影响。
重要补充与更正
以下日期是本站修订时间。
- 补充 ·
补充训练条件：“2 小时”指单张 RTX 3090 上监督微调一轮，不含完整训练过程。
来源与补充
sourcesEN
来源与补充
- 阅读原文MiniMind 项目文档；周榜为发现线索
- MiniMind 固定版本 README
原始摘要与适用说明
适合想理解训练过程的人；先看示例与设备条件。
“2 小时”是维护者在特定条件下的记录，不含完整训练链路。本站未复现；Star 不能证明训练效果或生产适用性。
来源与依据 · 2 条链接
逐条说明链接的用途与支持范围。链接数量不代表多方独立验证，“直接支持”也仅限下方写明的内容。
项目教学用途与耗时条件。
边界：维护者文档，未独立训练。
资料时间记录
- · GitHub 本周 Trending 位列第 5，本周增加 3,649 Star。
收录记录
首次发现：
收录日期与原文发布日期分别记录。
编辑记录
来源已核对
· 北京时间
已阅读原始材料，补充具体用途与限制。保留收录和事件日期；编辑核查不代表本站实测。