基于Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct的微调版本，采用TRL框架和GRPO算法训练，适用于指令跟随任务。

基于医疗数据集微调的大语言模型，具备初步推理能力，可执行基础问诊任务，生成文本的BLEU评分优于原始模型。

基于Qwen-2.5-0.5B模型，通过强化学习（GRPO）和监督学习联合训练而成的文本转图谱信息抽取模型。

Granite-3B-Code-Base-2K是IBM研究院开发的专为代码生成任务设计的仅解码器模型，具有3B参数规模，支持116种编程语言。

CroissantLLM是一个基于3万亿英法双语token预训练的13亿参数语言模型，旨在为研究和工业社区提供高性能、完全开源的双语模型。

这是一个基于Sberbank的ruGPT3小型模型改进的俄语医疗病史辅助生成模型，旨在帮助医务人员完善患者病史记录。