更新於 15 個月前
15 個月前
8a8f954a3792 · 7.4GB
模型
架構llama
·
參數13B
·
量化Q4_K_S
7.4GB
參數
{ "stop": [ "Name:", "Assistant:" ] }
31B
範本
{{ .System }} Name: {{ .Prompt }} Assistant:
45B
讀我
Llama 2 對話中文微調參數模型
這個模型是基於 Meta Platforms, Inc. 所發布的 Llama 2 Chat 開源模型來進行微調。根據 Meta,Llama 2 的訓練資料達到了兩兆個 token,上下文長度也提升到 4096。對話上也是使用 100 萬人類標記的資料微調。
由於 Llama 2 本身的中文對齊比較弱,開發者採用了中文指令集來進行微調,使其具備較強的中文對話能力。目前這個中文微調參數模型總共發布了 7B、13B 兩種參數大小。
Llama 2 中文聊天微調模型
這個模型是基於 Meta Platforms 的 Llama 2 Chat 開源模型進行微調。根據 Meta,Llama 2 使用 2 兆個 token 進行訓練,並且上下文長度增加到 4096。聊天模型是使用 100 萬個人工標記的資料進行微調。
由於 Llama 2 本身的中文對齊相對較弱,開發者採用了中文指令集進行微調,以提高中文對話能力。
中文微調模型提供 7B 和 13B 參數大小。
CLI
開啟終端機並執行 `ollama run llama2-chinese`
API
執行模型
curl -X POST https://127.0.0.1:11434/api/generate -d '{
"model": "llama2-chinese:7b-chat-q4_0",
"prompt":"为什么天空是蓝色的"
}'
記憶體需求
- 7b 模型通常至少需要 8GB 的 RAM
- 13b 模型通常至少需要 16GB 的 RAM