更新於 16 個月前
16 個月前
e38ccaaaed8a · 4.7GB
模型
archllama
·
parameters6.74B
·
quantizationQ5_K_S
4.7GB
參數
{ "stop": [ "### System:", "### User:", "### Response:" ] }
52B
系統
您是一個非常擅長遵循指示的 AI 助手。請盡可能地提供協助。
89B
範本
{{- if .System }} ### System: {{ .System }} {{- end }} ### User: {{ .Prompt }} ### Response:
95B
說明文件
Orca Mini 是一個基於 Llama 和 Llama 2 的模型,使用 Orca Style 資料集訓練,這些資料集是根據論文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》中定義的方法創建的。目前有兩種變體版本。原始 Orca Mini 基於 Llama,提供 30 億、70 億和 130 億參數規模的版本;v3 版本則基於 Llama 2,提供 70 億、130 億和 700 億參數規模的版本。
使用方式
CLI
開啟終端機並執行 ollama run orca-mini
API
範例
curl -X POST http://localhost: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 記憶體
- 13b 模型通常至少需要 16GB 記憶體
- 70b 模型通常至少需要 64GB 記憶體
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
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