Eurus-2-7B-SFT ist ein großes Sprachmodell, das auf dem Qwen2.5-Math-7B-Modell basiert und feinabgestimmt wurde, um die Fähigkeiten in mathematischer Logik und Problemlösung zu verbessern. Das Modell lernt durch Imitationslernen (überwachtes Feintuning) Inferenzmuster und kann komplexe mathematische Probleme und Programmieraufgaben effektiv lösen. Seine Hauptvorteile liegen in der starken Inferenzfähigkeit und der präzisen Bearbeitung mathematischer Probleme. Es eignet sich für Szenarien, die komplexe logische Schlussfolgerungen erfordern. Das Modell wurde vom PRIME-RL-Team entwickelt, um die Inferenzfähigkeit des Modells durch implizite Belohnungen zu verbessern.