一款通用模型,参数范围从30亿到700亿,适合入门级硬件。

3b 7b 13b 70b

230.5K 12个月前

自述文件

Orca Mini 是一款基于 Llama 和 Llama 2 的模型,使用论文《Orca:从 GPT-4 的复杂解释轨迹中进行渐进式学习》中定义的方法,在 Orca Style 数据集上训练。有两种变体可供使用。原始 Orca Mini 基于 Llama,参数大小为 30 亿、70 亿和 130 亿;v3 基于 Llama 2,参数大小为 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 https://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

30 亿参数原始来源:Pankaj Mathur

70 亿参数原始来源:Pankaj Mathur

130 亿参数原始来源:Pankaj Mathur

Ollama 上的 Orca Mini v3 源代码

130 亿参数原始来源:Pankaj Mathur

700 亿参数来源:Pankaj Mathur

Orca:从 GPT-4 的复杂解释轨迹中进行渐进式学习