自述文件
Orca Mini 是一个 Llama 和 Llama 2 模型,它是在 Orca Style 数据集上训练的,该数据集是使用 Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4 论文中定义的方法创建的。 有两种变体可用。 最初的 Orca Mini 基于 Llama,具有 30 亿、70 亿和 130 亿参数大小,而 v3 基于 Llama 2,具有 70 亿、130 亿和 700 亿参数大小。
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
- 70 亿参数的模型通常至少需要 8GB 的 RAM
- 130 亿参数的模型通常至少需要 16GB 的 RAM
- 700 亿参数的模型通常至少需要 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 亿参数来源: Pankaj Mathur