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FadedRedStarThis repository hosts importance-matrix (imatrix) optimized GGUF weights, available in multiple quantization formats, and the associated vision projection matrix for **Qwen3.5-4B-heretic**, quantized from the source floating-point tensors provided by coder3101/Qwen3.5-4B-heretic. **🔄 Sister Repository:** Check out the Standard GGUF Sister Repository for uncalibrated and full 8-bit precision options. An **Importance Matrix (imatrix)** calculation tracks activations across network layers using a calibration sequence, then weights the quantization process to preserve the parameters that matter most for output quality — improving fidelity at low bit depths.
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fahmisyaifudinThis repository contains a fine-tuned IndoBERT model for Indonesian Named Entity Recognition, wrapped in a HuggingFace-compatible pipeline for easy usage. - **PERSON** — Names of individual humans - **REPRESENTATIVE_PERSON** — Government/public roles - **POLITICAL_ORGANIZATION** — Constitutional political institutions - **ORGANIZATION** — Companies, universities, BUMN , NGOs - **LAW** — UU, UUD, Kepres - **EVENT** — National events, gov programs
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詳細を見る ↗--- library_name: transformers license: other license_name: mnpl license_link: https://mistral.ai/licences/MNPL-0.1.md tags: - code language: - code --- This is mistralai/Codestral-22B-v0.1 with orthogonalized bfloat16 safetensor weights, generated with a refined methodology based on that which was described in the preview paper/blog post: 'Refusal in LLMs is mediated by a single direction' which I encourage you to read to understand more. TL;DR: This model has had certain weights manipulated to "inhibit" the model's ability to express refusal. It is not in anyway _guaranteed_ that it won't refuse you, understand your request, it may still lecture you about ethics/safety, etc. It is tuned in all other respects the same as the original 22B model was, just with the strongest refusal directions orthogonalized out.
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詳細を見る ↗This is meta-llama/Llama-3-70B-Instruct with orthogonalized bfloat16 safetensor weights, generated with the methodology that was described in the preview paper/blog post: 'Refusal in LLMs is mediated by a single direction' which I encourage you to read to understand more. TL;DR: this model has had certain weights manipulated to "inhibit" the model's ability to express refusal. It is not in anyway _guaranteed_ that it won't refuse you, understand your request, it may still lecture you about ethics/safety, etc. It is tuned in all other respects the same as the original 70B instruct model was, just with the strongest refusal direction orthogonalized out. In the repo, I've included `refusal_dir.pth` If you have Llama-3-70B-Instruct model downloaded already, you can use the ortho cookbook to apply it to your downloaded model, which will make it the same as what you'd download from here.
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詳細を見る ↗This is meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct with orthogonalized bfloat16 safetensor weights, generated with a refined methodology based on that which was described in the preview paper/blog post: 'Refusal in LLMs is mediated by a single direction' which I encourage you to read to understand more. Second try. I felt that the V3 methodology of 70B wasn't well applied, and u/Nexesenex on reddit kinda confirmed my suspicions. So go blame them. :P This one has only a single layer modified(!) and that seems to have completely eliminated moralizing disclaimers.
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詳細を見る ↗This is meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct with orthogonalized bfloat16 safetensor weights, generated with a refined methodology based on that which was described in the preview paper/blog post: 'Refusal in LLMs is mediated by a single direction' which I encourage you to read to understand more. TL;DR: This model has had certain weights manipulated to "inhibit" the model's ability to express refusal. It is not in anyway _guaranteed_ that it won't refuse you, understand your request, it may still lecture you about ethics/safety, etc. It is tuned in all other respects the same as the original 70B instruct model was, just with the strongest refusal directions orthogonalized out. **TL;TL;DR;DR: It's uncensored in the purest form I can manage -- no new or changed behaviour in any other respect from the original model.**
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