自述文件
Orca Mini 是基於 Llama 和 Llama 2 模型訓練而成的,訓練資料集為 Orca Style,其創建方式採用了論文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》中定義的方法。目前有兩種變體。原始 Orca Mini 基於 Llama,參數大小有 30 億、70 億和 130 億;v3 版本則基於 Llama 2,參數大小有 70 億、130 億和 700 億。
使用方式
CLI
開啟終端機並執行 ollama run orca-mini
API
範例
curl -X POST https://127.0.0.1:11434/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 RAM
- 13b 模型通常至少需要 16GB 的 RAM
- 70b 模型通常至少需要 64GB 的 RAM
參考文獻
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
Ollama 上的 Orca Mini v3 來源
13b 參數原始來源:Pankaj Mathur
70b 參數來源:Pankaj Mathur