There are some issues with the model weights in terms of precision. In the next version update, we will roll back some progress and retrain to fix these issues as soon as possible. **Please note:** Do not use "accelerated inference frameworks" like **VLLM** temporarily. Instead, use Transformers for inference. Otherwise, due to precision issues, the output quality will be significantly degraded. If you need faster inference, you can consider using the q8_0 quantization (faster and better than bf16 vllm for this model only) with llama.cpp temporarily or wait for the official version. To be fixed in the upcoming next version update. Please do not use wikitext for quantization calibration because all wikitext have been re-aligned on synthetic dataset, and its distribution differs significantly from the original wikitext.
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+ Always use full LoRa name with "vrtlxxxx" trigger in prompt like "Alba Baptista (vrtlalbabaptista) in a swimming pool". "Woman" or "1girl" will NOT work due to my way i do captions. + When using a Lora with multiple triggers (vrtlxx,vrtlyy) do not use the real character name but only trigger or a combination of it. "vrtlMain" always combines all trigger-words. + Previews made with settings: ZI Turbo Q8 / Euler / beta / 9 steps / CFG1 / auraflow 6 + Prompt for Previews: First Last (vrtlLora), , beautifully done head, modern casual styled hair, wearing a top crop knotted beige unbuttoned shirt with green four leaf clover pattern that shows a deep and wide cleavage, a embroidered badge with the shape of a ladybug that absolutely must have the black letters "ZI" below on shirt right side, upper body portraiture, centered, frontal, eye contact, blank dark gray gradient background.
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IMPORTANT: 120B parameter model, no nanny with 15 AI CONSTRUCTS: Each a precision engineered "consciousness" to help you in every task, using fewer tokens and generating better answers. This model has significant internal upgrades under user control that are "on the fly" (you set in your prompt(s) and/or API). Please read this model card carefully to get the most from it - including all the reasoning and instruct modes (27+27+9 xhigh) that feature model suggestions ("context help") for all use cases. The Turbo Brilliance system will begin appearing in other model sizes/types shortly (IE: Qwen, Gemma, Mistral, GLM, Llama, ... including our strongest fine tunes too). (TIP: You can run this model on 12GB GPUs and up too "at speed".) The Turbo Brilliance system (27 reasoning, and 27 instruct modes) vastly augments the models core performance and includes interactive help system directly connected to the model. This is like playing "Pong" vs "Entering the Matrix"... because Turbo Brilliance pushes the model right to the redline and literally "frees your mind" (and your time too).
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