K2

K2是由上海交通大学推出的面向地球科学领域的开源大语言模型，基于LLaMA架构进行深度定制化开发。该模型首先在大量清洗后的地球科学文献（包括开放获取论文与维基百科相关内容）上完成领域自适应预训练，随后利用专为地质、地理和环境科学设计的知识密集型指令数据集GeoSignal进行精细化微调。在GeoBenchmark基准测试中，K2（7B参数量）在客观题与主观问答任务上均显著优于同规模的通用模型，展现出优异的领域理解与推理能力。作为完全开源项目，K2同步公开训练代码、数据处理流程及评估工具，支持科研复现与二次开发，是地球科学AI研究与教育的重要基础设施。

• ✓ 专精地球科学领域的语言理解与生成能力
• ✓ 基于LLaMA架构的开源可复现模型实现
• ✓ 支持地质学、地理学、环境科学等多学科知识推理
• ✓ 集成GeoBenchmark评估体系，提供标准化性能验证
• ✓ 开放全部训练代码、指令数据集GeoSignal及预处理脚本

1. 1 访问官方资源库获取K2模型权重与代码仓库
2. 2 配置Python环境并安装依赖项（如transformers、accelerate）
3. 3 加载模型并使用Hugging Face接口进行本地推理或微调
4. 4 基于GeoSignal数据格式准备自有指令数据，开展增量训练
5. 5 运行GeoBenchmark测试套件评估模型在专业任务上的表现

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