PRIME-RL/Eurus-2-7B-PRIME ist ein 7B-Parameter-Sprachmodell, das mit der PRIME-Methode trainiert wurde und darauf abzielt, die Inferenzfähigkeit von Sprachmodellen durch Online-Verstärkungslernen zu verbessern. Das Modell wurde ausgehend von Eurus-2-7B-SFT trainiert und verwendet den Eurus-2-RL-Data-Datensatz für das Verstärkungslernen. Die PRIME-Methode verwendet einen impliziten Belohnungsmechanismus, sodass das Modell während der Generierung den Inferenzprozess stärker betont als nur das Ergebnis. Das Modell zeigt in mehreren Inferenz-Benchmark-Tests hervorragende Ergebnisse und erzielt im Vergleich zu seiner SFT-Version eine durchschnittliche Verbesserung von 16,7 %. Zu den Hauptvorteilen gehören eine effiziente Verbesserung der Inferenzfähigkeit, ein geringerer Bedarf an Daten und Modellressourcen sowie hervorragende Leistungen in Mathematik- und Programmieraufgaben. Das Modell eignet sich für Szenarien, die komplexe Inferenzfähigkeiten erfordern, wie z. B. die Beantwortung von Programmierfragen und das Lösen mathematischer Probleme.