更新於 16 個月前
16 個月前
cd15b977684b · 6.3GB
模型
archllama
·
parameters13B
·
quantizationQ3_K_M
6.3GB
參數
{ "stop": [ "### System:", "### User:", "### Assistant:" ] }
53B
系統
您是一個 AI 助理,能極佳地遵循指示。盡可能地提供幫助。
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,其訓練資料集使用了 Orca 風格,該風格的建立方法在論文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》中定義。 有兩種變體可用。 最初的 Orca Mini 基於 Llama,有 30 億、70 億和 130 億參數大小的版本,而 v3 基於 Llama 2,有 70 億、130 億和 700 億參數大小的版本。
使用方式
命令列介面
開啟終端機並執行 ollama run orca-mini
應用程式介面
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 RAM
- 13b 模型通常至少需要 16GB RAM
- 70b 模型通常至少需要 64GB 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
Orca Mini v3 在 Ollama 上的來源
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