YuLan-Mini
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Yulan Mini
簡介 :
YuLan-Mini是由中國人民大學AI Box團隊開發的一款輕量級語言模型,具有2.4億參數,儘管僅使用1.08T的預訓練數據,但其性能可與使用更多數據訓練的行業領先模型相媲美。該模型特別擅長數學和代碼領域,為了促進可復現性,團隊將開源相關的預訓練資源。
需求人群 :
目標受眾為自然語言處理領域的研究人員、開發者以及對高效語言模型有需求的企業。YuLan-Mini因其輕量級和高效率,特別適合資源受限但需要高性能模型的場景,如小型企業和學術研究。
總訪問量: 474.6M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 50.0K
使用場景
案例一:研究人員使用YuLan-Mini進行數學問題的自動解答和驗證
案例二:開發者利用YuLan-Mini生成高質量的代碼片段,提高開發效率
案例三:教育機構採用YuLan-Mini輔助教學,提供個性化的學習材料和答疑
產品特色
• 2.4億參數的輕量級語言模型,性能卓越
• 預訓練僅使用1.08T數據,數據使用效率高
• 擅長數學和編程領域的語言理解與生成任務
• 開源預訓練資源,包括代碼和數據,增強研究透明度和可復現性
• 模型支持長上下文(28K),適用於複雜任務
• 提供模型權重和中間優化器狀態,方便研究和進一步訓練
• 支持多種使用場景,包括預訓練、微調和學習率退火
使用教程
1. 訪問YuLan-Mini的GitHub頁面,瞭解項目詳情和文檔
2. 根據頁面提供的指南,下載並安裝必要的預訓練模型和代碼
3. 利用Huggingface平臺提供的接口,加載模型和分詞器進行推理測試
4. 根據需要調整模型參數,進行微調或進一步訓練以適應特定任務
5. 使用模型進行實際應用,如文本生成、問答系統等
6. 參與社區討論,反饋使用中的問題和改進建議
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