私の機械学習研究プロジェクトでは、特定の強化学習タスクのために、大規模な言語モデル（LLM）を微調整したいと思います。このタスクでは、エージェントは実行環境（Python Replなど）によって補強されたLLMです。エージェントは、正式な検証剤と対話します。エージェントの目標は、エンジニアリングタスクを解決することです。以下の条件を満たす事前に訓練されたモデルから始めたい：
*モデルは、100 GPU時間未満でA100 NVIDIA GPUを使用して効率的に微調整できます。
*アカデミックペーパー（Arxivなど）およびコード（Githubなど）で訓練されています。
*公開されています。

次のことをしてください。
1.私の目的に最適なモデルはどのようなモデルですか？私の条件を繰り返さないでください。代わりに、モデルを選ぶときに他に何を見るべきかについてアドバイスをしてください。
2.そのようなモデルを見つける方法を説明します。事前に訓練されたLLMモデルのリストを含むウェブサイトへの参照を提供するか、そのようなリストを見つけるための適切な検索クエリを提供します。
3.私が使用するためのいくつかの（3..5）オプションを提供し、特定の目的のためにそれぞれの利点と短所をリストします。
For my machine learning research project I want to fine-tune a large language model (LLM) for a specific reinforcement learning task. In this task an agent is a LLM augmented by execution environment (e.g. Python REPL). The agent interacts with a formal verifier. The goal of the agent is to solve an engineering task. I want to start with a pre-trained model satisfying the following conditions:
* The model can be efficiently fine-tuned using A100 Nvidia GPUs in under 100 GPU-hours;
* Trained on academic papers (e.g. arxiv) and code (e.g. Github);
* Publicly available.

Please, do the following:
1. What kind of model is best suited for my purpose? Please, don't repeat my conditions; instead give an advise on what else I should be looking at when picking a model.
2. Describe how to find such models, e.g. provide a reference to a website with a list of pre-trained LLM models or a good search query to find such a list.
3. Provide a few (3..5) options for me to use, listing advantages and disadvantages of each for my specific purpose.