16 個月前更新
16 個月前
b293ce5356ed · 9.8GB
model
archllama
·
parameters13B
·
quantizationQ5_1
9.8GB
params
{ "stop": [ "### System:", "### User:", "### Response:" ] }
52B
system
你是一個會極佳地遵循指示的 AI 助理。盡你所能地提供協助。
89B
template
{{- if .System }} ### System: {{ .System }} {{- end }} ### User: {{ .Prompt }} ### Response:
95B
Readme
Orca Mini 是一個 Llama 和 Llama 2 模型,基於 Orca Style 資料集進行訓練,該資料集使用論文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》中定義的方法創建。有兩種變體可用。原始 Orca Mini 基於 Llama,參數大小為 30 億、70 億和 130 億,而 v3 基於 Llama 2,參數大小為 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 https://127.0.0.1:11434/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
3b 參數原始來源:Pankaj Mathur
7b 參數原始來源:Pankaj Mathur
13b 參數原始來源:Pankaj Mathur
Ollama 上的 Orca Mini v3 來源
13b 參數原始來源:Pankaj Mathur
70b 參數來源:Pankaj Mathur
Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4