自述文件
Orca Mini 是一个基于 Llama 和 Llama 2 模型,使用 Orca 风格数据集训练的模型,该数据集的创建方法在论文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》中定义。 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,而 v3 基于 Llama 2,有 70 亿、130 亿和 700 亿参数大小。
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