在图像理解和文本处理任务上展现出卓越的性能，并通过定制化微调和本地部署，推动了AI技术的开放性和可访问性。

地球科学的开源大预言模型，首先在收集和清理过的地球科学文献（包括地球科学开放存取论文和维基百科页面）上对 LLaMA 进行进一步预训练，然后使用知识密集型指令调整数据（GeoSignal）进行微调。

BBT-2-12B-Text基于中文700亿tokens进行预训练，经过指令微调的BBT-2基础模型可以回答百科类和日常生活的问题。BBT-2.5-13B-Text基于中文+英文 2000亿tokens进行预训练。