一个通用模型,参数范围从 30 亿到 700 亿,适合入门级硬件。

3b 7b 13b 70b

277.3K 16 个月前

自述文件

Orca Mini 是一个 Llama 和 Llama 2 模型,使用 Orca 风格的数据集进行训练,这些数据集是使用论文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》中定义的方法创建的。有两个变体可用。 最初的 Orca Mini 基于 Llama,具有 3、7 和 130 亿个参数,而 v3 基于 Llama 2,具有 7、13 和 700 亿个参数。

使用方法

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 模型通常需要至少 8GB 的 RAM
  • 13b 模型通常需要至少 16GB 的 RAM
  • 70b 模型通常需要至少 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:从 GPT-4 的复杂解释跟踪中进行渐进学习