自述文件
Orca Mini 是一个基于 Llama 和 Llama 2 的模型,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。 最初基于 Llama 的 Orca Mini,有 30 亿、70 亿和 130 亿参数大小,以及基于 Llama 2 的 v3,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
- 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: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4