hghghgkskdmskdms/xddd con fusión completa de layers en 1 (sin eliminación de originales)
Fusión de todos los tensores en un único vector continuo
Eliminación de bias y desactivación de censura
Configuración de generación: do_sample=True, temp=0.7, top_p=0.9, repetition_penalty=1.2, no_repeat_ngram_size=3
Funciones de decodificación de tokens, parámetros, respuestas, layers, neuronas, tensores, arquitectura y tensor fusionado
max_position_embeddings: 8000
torch_dtype: float32

python

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("jnjj/xddd", torch_dtype="float32", trust_remote_code=True)