更新于 12 个月前
12 个月前
998f85f310f7 · 4.8GB
模型
架构llama
·
参数6.74B
·
量化Q5_K_M
4.8GB
参数
{"stop":["Name:","Assistant:"]}
31B
模板
{{ .System }} Name: {{ .Prompt }} Assistant:
45B
自述文件
Llama 2 对话中文微调参数模型
该模型是基于 Meta Platform, Inc. 发布的 Llama 2 Chat 开源模型进行微调的。根据 Meta,Llama 2 的训练数据达到了两万亿个token,上下文长度也提升到 4096。对话方面,也是使用 100 万人类标记的数据微调。
由于 Llama 2 本身对中文的对齐比较弱,开发者采用了中文指令集来进行微调,使其具备更强的中文对话能力。目前,该中文微调参数模型总共发布了 7B 和 13B 两种参数大小。
Llama 2 chat 中文微调模型
该模型是基于 Meta Platform 的 Llama 2 Chat 开源模型进行微调的。根据 Meta,Llama 2 训练了 2 万亿个 token,上下文长度增加到 4096。对话模型使用 100 万个由人类标记的数据进行微调。
由于 Llama 2 本身对中文的对齐比较弱,开发者采用了中文指令集来进行微调,以提高其中文对话能力。
中文微调模型提供 7B 和 13B 两种参数大小。
CLI
打开终端并运行 ollama run llama2-chinese
API
运行模型
curl -X POST https://127.0.0.1:11434/api/generate -d '{
"model": "llama2-chinese:7b-chat-q4_0",
"prompt":"为什么天空是蓝色的"
}'
内存需求
- 7b 模型通常需要至少 8GB 的 RAM
- 13b 模型通常需要至少 16GB 的 RAM