15 个月前更新
15 个月前
806eac42db69 · 4.7GB
模型
架构llama
·
参数6.74B
·
量化Q5_K_S
4.7GB
参数
{ "stop": [ "### System:", "### User:", "### Assistant:" ] }
53B
系统
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 }} ### Assistant:
96B
说明
Orca Mini 是一个基于 Llama 和 Llama 2 模型训练的模型,它使用了 Orca Style 数据集,这些数据集的创建方法来源于论文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》中定义的方法。目前有两个版本可供选择。最初的 Orca Mini 基于 Llama,有 30 亿、70 亿和 130 亿参数三种规格;v3 版本基于 Llama 2,有 70 亿、130 亿和 700 亿参数三种规格。
用法
CLI
打开终端并运行 ollama run orca-mini
API
示例
curl -X POST http://127.0.0.1:11434/api/generate -d '{
"model": "orca-mini",
"prompt":"Why is the sky blue?"
}'
内存需求
- 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
参考
3b 参数原始来源: Pankaj Mathur
7b 参数原始来源: Pankaj Mathur
13b 参数原始来源: Pankaj Mathur
Orca Mini v3 在 Ollama 上的来源
13b 参数原始来源: Pankaj Mathur
70b 参数来源: Pankaj Mathur
Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4