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This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated. - **Developed by:** [More Information Needed] - **Funded by [optional]:** [More Information Needed] - **Shared by [optional]:** [More Information Needed] - **Model type:** [More Information Needed] - **Language(s) (NLP):** [More Information Needed] - **License:** [More Information Needed] - **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed] - **Repository:** [More Information Needed] - **Paper [optional]:** [More Information Needed] - **Demo [optional]:** [More Information Needed]

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*** - **Creator:** froggeric - **Original:** WestLake v.2 10.7B - **Date Created:** 3/11/2024 - **Trained Context:** 8192 tokens - **Description:** Self-merge of WestLake 7B. Excels at understanding nuances in language and producing creative outputs. *** GGUF is a large language model (LLM) format that can be split between CPU and GPU. GGUFs are compatible with applications based on llama.cpp, such as Backyard AI. Where other model formats require higher end GPUs with ample VRAM, GGUFs can be efficiently run on a wider variety of hardware. GGUF models are quantized to reduce resource usage, with a tradeoff of reduced coherence at lower quantizations. Quantization reduces the precision of the model weights by changing the number of bits used for each weight.

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This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated. Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations. Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

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BTL-4

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BTL-4-Compact

badtheorylabs

**The whole 35B model in a single 9.96 GB file.** 2.30 bits per weight, and it retains 94.1% of the full-precision model's measured behaviour. BTL-4 is a mixture of experts with roughly 2.1B active parameters per token, so it costs a large model's memory and a small model's compute. Compact is the edition that runs on hardware you already own — one file, one command, a running agent. No base download, no reconstruction. Loads in llama.cpp, Ollama and LM Studio.

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