YuLan-Chat

人大出品，从零训练大模型的开源参考实现

YuLan-Chat 是中国人民大学高瓴人工智能学院推出的开源大语言模型系列，旨在提供从基座模型到对话模型的完整技术栈。项目解决了学术机构在资源受限下训练高性能大模型的难题，核心能力包括模型预训练、指令微调、人类反馈对齐（RLHF）以及多轮对话生成。技术栈基于 Python 和主流深度学习框架，支持模型量化、分布式训练和推理部署。当前仓库处于早期阶段，已发布模型权重和部分训练代码，但文档和工具链尚在完善中。该项目的特色在于强调训练过程的透明性和可复现性，为研究社区提供了宝贵的实验基准。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 632
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队RUC-GSAI
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/RUC-GSAI/YuLan-Chat
定价模式free
价格说明开源模型，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型large-language-models
GitHub 星标★ 632
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-06-05 00:00:00
最近更新2026-09-16 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4

使用教程

核心亮点

  • 背靠高校研究团队，技术路线有学术论文支撑，可信度较高
  • 覆盖预训练到对齐全流程，适合学习大模型训练细节
  • 模型权重开放，支持研究用途的二次开发和微调

不足之处

  • 文档和社区生态尚不完善，上手门槛较高
  • 模型规模与性能相比主流开源模型（如 Llama）有差距

适用场景

  • 学术研究：复现大模型训练流程，对比分析技术细节
  • 教学实验：作为高校课程中讲解大模型原理的案例
  • 垂直领域微调：基于 YuLan 权重进行领域适配

替代项目

Llama、Qwen、Baichuan

项目介绍

YuLan-Chat 是开源模型领域的开源项目，由 RUC-GSAI 开发，2023 年首次发布。

它收录于开源模型分类，该分类目前共有 422 个项目，GitHub 星标数为 632。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-16。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：学术研究：复现大模型训练流程，对比分析技术细节。同类可对比的替代方案包括 Llama、Qwen、Baichuan。

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