K2-上海交通大学

该项目的核心优势应用场景和相关项目：
– **核心优势**：
– 开源：K2是一个开源的语言模型用户可以自由使用和修改。
– 高性能：K2在多个基准测试中表现出色超过了其他类似参数的模型。
– 可定制性：K2可以通过PEFT（LoRA）进行微调以适应不同的任务和数据集。
– 多语言支持：K2支持多种语言包括英语、中文、法语、德语、西班牙语等。
– **应用场景**：
– 学术研究：K2可以作为学术研究的工具帮助研究人员更好地理解和利用地球科学知识。
– 教育：K2可以作为教育工具帮助学生更好地学习地球科学知识。
– 工业应用：K2可以作为工业应用的工具帮助企业更好地理解和利用地球科学知识。
– **相关项目**：
– GeoLLaMA：一个更大的地球科学语言模型作为学术助手的基础模型。
– sciparser：一个数据预处理工具包用于处理地球科学数据。
– Vicuna：一个开源的聊天机器人基于LLaMA模型。
– Alpaca-GPT4：一个通用的指令调整数据集用于训练K2。
– GeoSignal：一个知识密集型的指令调整数据集用于训练K2。
– GeoBench：一个用于评估LLM在地球科学领域能力的基准。