更新於 15 個月前
15 個月前
51fea4a8a2ce · 7.2GB
model
archllama
·
parameters6.74B
·
quantizationQ8_0
7.2GB
params
{ "stop": [ "### System:", "### User:", "### Response:" ] }
52B
system
您是一個能極好地遵循指示的 AI 助手。請盡可能地提供協助。
89B
template
{{- if .System }} ### System: {{ .System }} {{- end }} ### User: {{ .Prompt }} ### Response:
95B
說明文件
Orca Mini 是一個基於 Llama 和 Llama 2 模型,並使用 Orca Style 資料集訓練的模型,該資料集使用論文《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 Orca Mini 基於 Llama,參數規模有 30 億、70 億和 130 億,而 v3 基於 Llama 2,參數規模有 70 億、130 億和 700 億。
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
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