15 個月前更新
15 個月前
9c9618e2e895 · 3.8GB
模型
架構llama
·
參數6.74B
·
量化Q4_0
3.8GB
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 是一個基於 Llama 和 Llama 2 的模型,基於 Orca Style 資料集訓練,使用論文《Orca:從 GPT-4 複雜解釋追蹤中進行漸進式學習》中定義的方法創建。有兩種變體可用。原始的 Orca Mini 基於 Llama,參數規模為 30 億、70 億和 130 億,而 v3 版本基於 Llama 2,參數規模為 70 億、130 億和 700 億。
用法
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
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