更新於 16 個月前
16 個月前
51fea4a8a2ce · 7.2GB
模型
架構llama
·
參數6.74B
·
量化Q8_0
7.2GB
參數
{ "stop": [ "### System:", "### User:", "### Response:" ] }
52B
系統
You are an AI assistant that follows instruction extremely well. Help as much as you can.
89B
模板
{{- if .System }} ### System: {{ .System }} {{- end }} ### User: {{ .Prompt }} ### Response:
95B
使用說明
Orca Mini 是一個基於 Llama 和 Llama 2 模型訓練的模型,使用 Orca Style 資料集,該資料集採用了論文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》中定義的方法創建。目前有兩個版本。原始的 Orca Mini 基於 Llama,提供 30 億、70 億和 130 億參數尺寸,以及基於 Llama 2 的 v3 版本,提供 70 億、130 億和 700 億參數尺寸。
使用方式
CLI
開啟終端機並執行 ollama run orca-mini
API
範例
curl -X POST https://#: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