一个通用的模型,参数量从 30 亿到 700 亿不等,适用于入门级硬件。

3b 7b 13b 70b

230.5K 12 个月前

自述文件

Orca Mini 是一个基于 Llama 和 Llama 2 的模型,它是在使用论文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》中定义的方法创建的 Orca Style 数据集上训练的。 有两个变体可用。 基于 Llama 的原始 Orca Mini,参数量分别为 30 亿、70 亿和 130 亿;v3 基于 Llama 2,参数量分别为 70 亿、130 亿和 700 亿。

使用

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

30 亿参数的原始来源:Pankaj Mathur

70 亿参数的原始来源:Pankaj Mathur

130 亿参数的原始来源:Pankaj Mathur

Ollama 上的 Orca Mini v3 来源

130 亿参数的原始来源:Pankaj Mathur

700 亿参数的来源:Pankaj Mathur

Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4