自述文件
Orca Mini 是一个 Llama 和 Llama 2 模型,基于 Orca Style 数据集进行训练,该数据集使用论文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》中定义的方法创建。 有两种变体可用。 最初的 Orca Mini 基于 Llama,参数规模为 30 亿、70 亿和 130 亿,而 v3 基于 Llama 2,参数规模为 70 亿、130 亿和 700 亿。
使用方法
命令行界面 (CLI)
打开终端并运行 ollama run orca-mini
应用程序编程接口 (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
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: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4