摘要:
中国人民大学高瓴人工智能学院(RUC-GSAI)在56张A800 GPU的资源约束下,训练出参数规模2.42B的YuLan-Mini。通过引入 OpenCSG(开放传神)的 Fineweb-edu-chinese-V2.1(420B tokens)作为高质量中文语料核心,团队仅使用1.08T tok 阅读全文
posted @ 2026-02-12 11:21
OpenCSG
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中国人民大学高瓴人工智能学院(RUC-GSAI)在56张A800 GPU的资源约束下,训练出参数规模2.42B的YuLan-Mini。通过引入 OpenCSG(开放传神)的 Fineweb-edu-chinese-V2.1(420B tokens)作为高质量中文语料核心,团队仅使用1.08T tok 阅读全文
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