一個通用模型,參數範圍從 30 億到 700 億,適用於入門級硬體。

3b 7b 13b 70b

277.3K 16 個月前

讀我檔案

Orca Mini 是一個基於 Llama 和 Llama 2 的模型,使用 Orca 風格資料集進行訓練,這些資料集是根據論文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》中定義的方法創建的。有兩種變體可用。原始的 Orca Mini 基於 Llama,有 30 億、70 億和 130 億參數大小的版本,而 v3 版本基於 Llama 2,有 70 億、130 億和 700 億參數大小的版本。

使用方式

CLI

打開終端機並執行 ollama run orca-mini

API

範例

  curl -X POST https://#:11434/api/generate -d '{
    "model": "orca-mini",
    "prompt":"Why is the sky blue?"
   }'

記憶體需求

  • 7b 模型通常至少需要 8GB 的記憶體
  • 13b 模型通常至少需要 16GB 的記憶體
  • 70b 模型通常至少需要 64GB 的記憶體

參考資料

3b 參數原始來源: Pankaj Mathur

7b 參數原始來源: Pankaj Mathur

13b 參數原始來源: Pankaj Mathur

Orca Mini v3 來源於 Ollama

13b 參數原始來源: Pankaj Mathur

70b 參數來源: Pankaj Mathur

Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4