一、前言     本篇文章将使用Axolotl去合并微调后的模型权重，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。 二、术语介绍 2.1. LoRA微调     LoRA (Low-Rank Adaptation) 用于微调大型语言模型 (LLM)。  是一种有效的自适应策略，它不会引入额外的推理延迟，并在保持模型质量的同时显着减少下游任

今天给大家分享一款工具，Axolotl[1] 是一个旨在简化各种AI模型的微调过程的工具，支持多种配置和架构。 特点： 可训练各种 Huggingface 模型，如 llama、pythia、falcon、mpt支持 fullfinetune、lora、qlora、relora 和 gptq使用简单的 yaml 文件或 CLI 覆盖来自定义配置加载不同的数据集格式，使用自定义格式，或使用您自己

一、墨西哥蝾螈优化算法MAO 墨西哥蝾螈优化算法（Mexican Axolotl Optimization，MAO）由Yenny Villuendas-Rey 1等人于2021年提出，该算法具有较强的平衡全局搜索与局部搜索能力。 参考文献： [1]Villuendas-Rey, Yenny, José Luis Velázquez-Rodríguez, Mariana Dayanar

一、微网系统运行优化模型 微电网优化模型介绍： 微电网多目标优化调度模型简介_IT猿手的博客-CSDN博客 二、墨西哥蝾螈优化算法MAO 墨西哥蝾螈优化算法（Mexican Axolotl Optimization，MAO）由Yenny Villuendas-Rey 1等人于2021年提出，该算法具有较强的平衡全局搜索与局部搜索能力单目标优化算法：墨西哥蝾螈优化算法（Mexican Axo

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