使用场景
案例一：研究人员使用YuLan-Mini进行数学问题的自动解答和验证
案例二：开发者利用YuLan-Mini生成高质量的代码片段，提高开发效率
案例三：教育机构采用YuLan-Mini辅助教学，提供个性化的学习材料和答疑
产品特色
• 2.4亿参数的轻量级语言模型，性能卓越
• 预训练仅使用1.08T数据，数据使用效率高
• 擅长数学和编程领域的语言理解与生成任务
• 开源预训练资源，包括代码和数据，增强研究透明度和可复现性
• 模型支持长上下文（28K），适用于复杂任务
• 提供模型权重和中间优化器状态，方便研究和进一步训练
• 支持多种使用场景，包括预训练、微调和学习率退火
使用教程
1. 访问YuLan-Mini的GitHub页面，了解项目详情和文档
2. 根据页面提供的指南，下载并安装必要的预训练模型和代码
3. 利用Huggingface平台提供的接口，加载模型和分词器进行推理测试
4. 根据需要调整模型参数，进行微调或进一步训练以适应特定任务
5. 使用模型进行实际应用，如文本生成、问答系统等
6. 参与社区讨论，反馈使用中的问题和改进建议
