更新於 16 個月前
16 個月前
7707879d3793 · 7.2GB
模型
archllama
·
parameters6.74B
·
quantizationQ8_0
7.2GB
參數
{ "stop": [ "### System:", "### User:", "### Assistant:" ] }
53B
系統
您是一個會嚴格遵守指示的 AI 助理。請盡可能地提供協助。
89B
範本
{{- if .System }} ### System: {{ .System }} {{- end }} ### User: {{ .Prompt }} ### Assistant:
96B
說明文件
Orca Mini 是一個 Llama 和 Llama 2 模型,基於 Orca 風格資料集訓練而成,這些資料集是使用論文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》中定義的方法建立。有兩種變體可用。最初的 Orca Mini 基於 Llama,參數規模有 30 億、70 億和 130 億,而 v3 版本基於 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 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 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