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16 months ago
25597b7203a0 · 9.0GB
模型
架構llama
·
參數數量13B
·
量化Q5_K_S
9.0GB
參數
{ "stop": [ "### System:", "### User:", "### Assistant:" ] }
53B
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 }} ### Assistant:
96B
說明文件
Orca Mini 是基於 Llama 和 Llama 2 模型訓練而成,資料集採用 Orca Style,其創建方法參照了論文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》。目前有兩種版本。原始 Orca Mini 基於 Llama,提供 30 億、70 億和 130 億參數大小;v3 版本基於 Llama 2,提供 70 億、130 億和 700 億參數大小。
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 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
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