更新於 16 個月前
16 個月前
e87e20ccd984 · 5.7GB
模型
架構llama
·
參數13B
·
量化Q3_K_S
5.7GB
參數
{ "stop": [ "### System:", "### User:", "### Response:" ] }
52B
系統
You are an AI assistant that follows instruction extremely well. Help as much as you can.
89B
範本
{{- if .System }} ### System: {{ .System }} {{- end }} ### User: {{ .Prompt }} ### Response:
95B
讀我檔案
Orca Mini 是一個基於 Llama 和 Llama 2 模型,使用 Orca 風格資料集訓練而成。這些資料集是根據論文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》中定義的方法創建的。目前有兩種版本。原始的 Orca Mini 基於 Llama,參數規模有 30 億、70 億和 130 億;v3 版本基於 Llama 2,參數規模有 70 億、130 億和 700 億。
使用方式
CLI
開啟終端機並執行 ollama run orca-mini
API
範例
curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d '{
"model": "orca-mini",
"prompt":"Why is the sky blue?"
}'
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
- 70b 模型通常至少需要 64GB 的 RAM
參考資料
30 億參數原始來源: Pankaj Mathur
70 億參數原始來源: Pankaj Mathur
130 億參數原始來源: Pankaj Mathur
Ollama 上的 Orca Mini v3 來源
130 億參數原始來源: Pankaj Mathur
700 億參數來源: Pankaj Mathur
Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4