Eurus-2-7B-SFT est un grand modèle linguistique affiné à partir du modèle Qwen2.5-Math-7B, axé sur l'amélioration des capacités de raisonnement mathématique et de résolution de problèmes. Ce modèle, par le biais de l'apprentissage par imitation (réglage fin supervisé), apprend les schémas de raisonnement et peut résoudre efficacement des problèmes mathématiques complexes et des tâches de programmation. Ses principaux avantages résident dans sa puissante capacité de raisonnement et son traitement précis des problèmes mathématiques, ce qui le rend adapté aux scénarios nécessitant un raisonnement logique complexe. Ce modèle a été développé par l'équipe PRIME-RL, visant à améliorer les capacités de raisonnement du modèle grâce à des récompenses implicites.