一个通用模型,参数范围从 30 亿到 700 亿,适用于入门级硬件。

3b 7b 13b 70b

26.83万 15 个月前

自述文件

Orca Mini 是一个基于 Llama 和 Llama 2 模型,使用 Orca Style 数据集训练的模型,该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。 有两个变体可用。 最初的 Orca Mini 基于 Llama,有 30 亿、70 亿和 130 亿参数大小的版本,而 v3 版本基于 Llama 2,有 70 亿、130 亿和 700 亿参数大小的版本。

使用方法

命令行界面

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?"
   }'

内存要求

  • 7b 模型通常至少需要 8GB 内存
  • 13b 模型通常至少需要 16GB 内存
  • 70b 模型通常至少需要 64GB 内存

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: 从 GPT-4 复杂解释追踪中进行渐进式学习