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

268.3K 15 个月前

自述文件

Orca Mini 是一个 Llama 和 Llama 2 模型,基于 Orca Style 数据集训练而成,这些数据集的创建使用了论文《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,参数大小有 30 亿、70 亿和 130 亿,而 v3 基于 Llama 2,参数大小有 70 亿、130 亿和 700 亿。

使用方法

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?"
   }'

内存要求

  • 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

Ollama 上的 Orca Mini v3 来源

13b 参数原始来源: Pankaj Mathur

70b 参数来源: Pankaj Mathur

Orca:从 GPT-4 复杂解释轨迹中进行渐进学习