一个通用模型,参数范围从30亿到700亿,适合入门级硬件。

30亿 70亿 130亿 700亿

27.73万 16个月前

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

Orca: 从 GPT-4 的复杂解释追踪中进行渐进式学习