K2-上海交通大学

K2-上海交通大学是什么？

• K2是由上海交通大学研发的、面向地球科学领域的开源大语言模型，旨在提升专业领域知识的解析与应用能力。
• 模型基于LLaMA架构进行二次预训练，并采用地球科学文献、开放论文及数据进行深度优化。
• 通过知识密集型指令数据集GeoSignal的微调，显著增强了对地学复杂任务的适应性。

K2-上海交通大学的功能特点

• 领域聚焦：专为地球科学定制，涵盖地质学、地理学、环境科学等细分方向的知识体系。
• 数据驱动：采用清洗后的高质量文献与结构化百科数据，构建垂直领域知识库。
• 多阶段训练：结合预训练增强基础语言理解能力，通过指令微调提升任务响应精度。
• 性能验证：集成GeoBenchmark评估框架，支持模型性能的量化分析与迭代优化。

K2-上海交通大学如何使用？

• 通过GitHub开源仓库获取模型权重、训练代码及地球科学专用数据集。
• 支持本地部署与云端API调用，提供预训练和微调的全流程工具链。
• 开发者可基于PyTorch框架进行二次开发，或直接调用预训练模型执行文本分析任务。

K2-上海交通大学的应用场景

• 科研文献解析：自动提取地质年代、矿物特征等关键数据，辅助文献综述生成。
• 环境问题建模：分析气候变迁、地质灾害等复杂系统的多源数据关联。
• 教育工具开发：构建地学知识问答系统，支持教学资源的智能化检索与推荐。
• 跨学科研究：为行星科学、能源勘探等领域提供语言模型驱动的决策支持。