自述文件
Orca Mini 是一个基于 Llama 和 Llama 2 模型,使用 Orca Style 数据集训练而成。这些数据集的创建方法在论文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》中定义。 有两个版本可用。 最初的 Orca Mini 基于 Llama,具有 30 亿、70 亿和 130 亿个参数,而 v3 基于 Llama 2,具有 70 亿、130 亿和 700 亿个参数。
用法
CLI
打开终端并运行 ollama run orca-mini
API
示例
curl -X POST http://localhost: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: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4