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배우기 러닝패스 코스

MiniMind — Train a Small Language Model Yourself, End to End

MiniMind(github.com/jingyaogong/minimind)의 모델 코드와 학습 방식을 그대로 쓰되, 설정을 줄인 약 100만 파라미터 모델을 CPU 두 개짜리 실습 파드에서 처음부터 학습합니다. 토크나이저 학습, 패킹, 모델 구성(RMSNorm·RoPE·GQA·SwiGLU), 사전학습과 손실 곡선, 체크포인트와 재개, SFT 와 손실 마스킹, LoRA, DPO, KV 캐시와 샘플링, 평가와 한계까지 모든 단계를 숫자로 확인합니다. 학습 한 번은 수십 초이고, 채점기는 여러분의 체크포인트를 직접 불러 다시 계산합니다. 파이썬과 PyTorch 기초, 트랜스포머의 구조를 아는 분을 위한 과정입니다.

고급 · 레슨 30 · 실습 10

실습 시작하기

커리큘럼

Tokenizer

Data preparation — padding and packing

Model architecture

Pretraining and the loss curve

Checkpoints and resuming

SFT and loss masking

LoRA

DPO — preference learning

Inference — KV cache and sampling

Evaluation and limits

참고 문서