說明文件
Orca Mini 是基於 Llama 和 Llama 2 模型訓練而成,使用 Orca 風格的資料集,這些資料集是根據論文《Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4》中定義的方法建立的。有兩種變體可供選擇。最初基於 Llama 的 Orca Mini 有 30 億、70 億和 130 億參數大小的版本,而基於 Llama 2 的 v3 版本則有 70 億、130 億和 700 億參數大小的版本。
使用方式
命令列介面 (CLI)
開啟終端機並執行 ollama run orca-mini
應用程式介面 (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 在 Ollama 上的來源
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