推薦項目：MiniMind（低成本全流程訓練框架）

GitHub：https://github.com/jingyaogong/minimind
核心特性：完整實現從數據清洗到模型部署的全流程，支持單卡低成本訓練，代碼全透明，適合教學與實踐。

一、小模型架構設計

1. 基礎架構
   ? 參數規模：25.8M（約0.02B參數），比GPT-3小7000倍
   ? 網絡結構：精簡版Transformer架構，包含：
   ? 注意力層：4層多頭注意力（頭數縮減至4）
   ? 前饋層：動態稀疏激活（僅20%神經元參與推理）
   ? 詞嵌入：512維向量，支持中英雙語
   ? 擴展能力：可選視覺模塊MiniMind-V，支持多模態輸入

2. 創新優化
   ? 動態路由機制：基于輸入內容動態選擇激活路徑，減少無效計算
   ? 輕量化注意力：采用分組注意力（Grouped Attention）替代傳統多頭機制，降低內存占用30%

二、訓練方法詳解

1. 蒸餾流程

   # 三步走蒸餾框架（基于PyTorch實現）
   # 1. 預訓練（Pretrain）
   python train_pretrain.py --data_path ./dataset/pretrain_hq.jsonl
   # 2. 監督微調（SFT）
   python train_full_sft.py --teacher_model big_model.pth
   # 3. 直接偏好優化（DPO）
   python train_dpo.py --reference_model pretrain_512.pth
   

2. 關鍵技術
   ? 多模態蒸餾：
   通過CLIP模型對齊教師模型的視覺-文本特征空間，例如將圖像特征與文本描述映射到同一隱空間。
   ? 漸進式知識遷移：
   ? 第一階段：模仿教師模型的輸出分布（KL散度損失）
   ? 第二階段：基于人類反饋優化生成質量（DPO損失函數）
   ? 低成本訓練：
   ? 硬件要求：單張RTX 3090（約3元/小時）
   ? 數據需求：僅需1.6GB高質量文本+1.2GB對話數據

3. 性能對比

   任務類型	MiniMind（25.8M）	教師模型（7B）	性能差距
   中文問答	82.3%準確率	85.1%	-2.8%
   代碼生成	HumanEval 34.7%	HumanEval 41.2%	-6.5%
   推理速度	120 tokens/s	15 tokens/s	+8倍

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備選方案：LLaVA-KD（多模態蒸餾框架）

GitHub：https://github.com/shufangxun/llava-kd
亮點：支持視覺-語言聯合蒸餾，結合MoE架構提升參數效率（激活參數減少77%）
訓練方法：

1. 兩階段蒸餾：
   ? 模仿階段：對齊教師模型的視覺特征與文本響應
   ? 偏好階段：基于DPO優化生成結果的合理性與準確性
2. 動態路由：通過Top-2專家選擇機制，僅激活23%參數

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實踐建議

1. 入門首選：優先嘗試MiniMind，其全透明代碼和低成本特性適合快速驗證蒸餾流程。
2. 進階方向：若需處理視覺任務，可遷移LLaVA-KD的跨模態對齊技術，結合Sinkhorn距離優化知識遷移效率。
3. 擴展學習：參考DeepSeek-R1的蒸餾檢查點（如7B→1.5B），了解工業級模型壓縮的最佳實踐。