更新於 16 個月前
16 個月前
1e0ea2702693 · 6.9GB
模型
archllama
·
parameters13B
·
quantizationQ3_K_L
6.9GB
參數
{ "stop": [ "### System:", "### User:", "### Assistant:" ] }
53B
系統
您是一個非常擅長遵循指示的 AI 助理。 請盡可能地提供協助。
89B
範本
{{- if .System }} ### System: {{ .System }} {{- end }} ### User: {{ .Prompt }} ### Assistant:
96B
說明文件
Orca Mini 是一個基於 Llama 和 Llama 2 模型訓練的模型,訓練資料集採用 Orca Style,其創建方法基於論文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》中定義的方法。 有兩種版本。 原始的 Orca Mini 基於 Llama,提供 30 億、70 億和 130 億參數規模的版本,而 v3 版本基於 Llama 2,提供 70 億、130 億和 700 億參數規模的版本。
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
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